Geração de texto com base em ritmo

Universidade de Coimbra
Faculdade de Ciências e Tecnologia
Departamento de Engenharia Informática
Dissertação de Mestrado 2006/2007
Geração de texto com base em ritmo
Hugo Ricardo Gonçalo Oliveira
Coimbra
Julho 2007
2
3
Tese realizada sob a orientação do
Professor Doutor Fernando Amílcar Cardoso
Professor Associado do Departamento de Engenharia Informática
da Faculdade de Ciências e Tecnologia
da Universidade de Coimbra
e do
Professor Doutor Francisco Câmara Pereira
Professor Auxiliar do Departamento de Engenharia Informática
da Faculdade de Ciências e Tecnologia
da Universidade de Coimbra
4
Resumo
Esta tese introduz o problema da geração de texto baseado em ritmo, mais
precisamente a geração de uma letra de acordo com uma dada melodia.
Numa primeira fase a base para o sistema foi preparada. Foram implementados algoritmos para obter a divisão silábica e a identicação da sílaba
tónica numa palavra e um método para calcular a força de cada tempo numa
melodia. Foi criado um sistema de extracção de informação com o propósito
de estudar as relações entre palavras e ritmo na letra de uma música.
Numa segunda fase foi desenvolvido um sistema gerador de letras. A sua
arquitectura é descrita assim como as estratégias utilizadas na geração das
letras.
De forma a obter palavras foi criada uma base de dados relacional
durante a primeira fase. Nela é possível encontrar não só as palavras mas
também a sua categoria gramatical e alguns atributos morfológicos.
Algumas letras geradas serão mostradas e analisadas.
Na terceira e última fase o sistema foi alvo de validação recorrendo ao
sistema de extracção de informação e alvo de avaliação por pessoas que se
voluntariaram a responder a um inquérito.
Os resultados da extracção de informação, da validação e da avaliação
são mostrados no m do documento.
5
6
Abstract
This thesis introduces the problem of text generation based on rhythm, more
specically the generation of lyrics for a given melody.
As a preliminary phase the system's basis was prepared. Algorithms for
syllabic division and syllabic stress identication on a word. A method for
calculating the strength of each beat of a melody were implemented.
An
information extraction system was created with the purpose of studying the
correlations between words and rhythm in a song's lyrics.
In a second phase a system capable of generating lyrics was developed. Its
architecture is described and so are the strategies used to accomplish lyrics
generation. To get the words a relational database was created during the
rst phase. There we can nd not only the words, but also their grammatical
category and some morphological related attributes.
Some generated lyrics will be shown and discussed.
In the third and last phase the system was the object of validation with
the help of the information extraction system and the object of evaluation
by people that were asked to answer questions from an inquiry.
The information extraction, validation and evaluation results are shown
in the end of the document.
7
8
Agradecimentos
Começo por agradecer aos meus orientadores, os Professores Amílcar Cardoso e Francisco C. Pereira a supervisão, e disponibilidade de que sempre
demonstraram. Aos elementos do AILab, aos participantes no IJWCC'07 e
aos membros do júri que assistiram às minhas várias apresentações e discutiram comigo acerca do trabalho, tendo dado algumas sugestões.
À Clara e à minha mãe pela paciência e por todo o restante apoio.
À
D. Fernanda e ao resto da minha família, em especial à minha avó Saudade,
a mais provável responsável por eu ter recebido o gene do interesse pela
música e poesia. Aos respondentes dos inquéritos pelo tempo que dipuseram
e a todos os que sempre me apoiaram e acreditaram em mim.
Gostaria ainda de agradecer à Graça o apoio que me deu relativamente
ao estudo da sílabas, ao Lionel Gueganton pela ajuda inicial e discussão
acerca do funcionamento do ABC4J e ao Nuno Seco por várias vezes me ter
respondido prontamente a
emails
indicando-me sempre ferramentas úteis na
realização do trabalho.
9
10
Conteúdos
1
2
Introdução
Descrição do problema e objectivos
1.2
Contribuições e motivação
1.3
Estrutura
23
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
24
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
25
27
. . . . . . . . . . . . . . . . . . .
27
2.1.1
Geração de poesia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
27
2.1.2
Outras aplicações geradoras de texto
. . . . . . . . . .
34
2.2
Estudo do ritmo no texto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
38
2.3
Outros trabalhos acerca de letras para música
40
Sistemas geradores de texto
. . . . . . . . .
Representação e preparação dos dados
43
3.1
Representação do ritmo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
43
3.2
Detecção dos tempos fortes de uma melodia
. . . . . . . . . .
44
3.3
Separação de sílabas em português
. . . . . . . . . . . . . . .
45
3.4
Detecção da sílaba tónica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
46
3.5
Identicação da terminação de uma palavra
. . . . . . . . . .
48
3.6
Extracção de informação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
50
3.6.1
Descrição do sistema
. . . . . . . . . . . . . . . . . . .
50
3.6.2
3.7
4
. . . . . . . . . . . . . . .
Trabalho relacionado
2.1
3
23
1.1
Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
52
Repositório de palavras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
54
3.7.1
Floresta Sintá(c)tica
54
3.7.2
A nossa base de dados
. . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . .
54
Tra-la-Lyrics, o nosso gerador
57
4.1
Arquitectura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
57
4.1.1
Extracção da melodia . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
58
4.1.2
Análise da melodia
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
58
4.1.3
Métrica
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
61
4.1.4
Vocabulário
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11
66
12
CONTEÚDOS
4.1.5
4.2
5
67
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
68
69
Características
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
70
5.1.1
Ritmo
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
70
5.1.2
Rimas
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
71
5.1.3
Repetição
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
71
5.2
Parâmetros comuns . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
71
5.3
Estratégia 1 - Palavras aleatórias
. . . . . . . . . . . . . . . .
73
5.3.1
Descrição da estratégia . . . . . . . . . . . . . . . . . .
73
5.3.2
Parâmetros
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
73
5.3.3
Prioridades
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
74
simples . . . . . . . . . . . . . . . . .
75
5.4.1
Descrição da estratégia . . . . . . . . . . . . . . . . . .
75
5.4.2
Os
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
75
5.4.3
Prioridades
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
77
5.4.4
Parâmetros
5.4
5.5
5.6
5.7
7
Interface com o utilizador
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Estratégias
5.1
6
Inserção da letra
Estratégia 2 -
templates
templates
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
77
Estratégia 3 - Gramática generativa . . . . . . . . . . . . . . .
78
5.5.1
Descrição da estratégia . . . . . . . . . . . . . . . . . .
78
5.5.2
A gramática . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
80
5.5.3
Parâmetros
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
81
5.5.4
Prioridades
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
82
5.5.5
Interacção Métrica-Vocabulário na estratégia 3 . . . . .
83
Estratégia 4 - Generate and test . . . . . . . . . . . . . . . . .
83
5.6.1
Descrição da estratégia . . . . . . . . . . . . . . . . . .
85
5.6.2
Função de avaliação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
86
5.6.3
Parâmetros
87
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Crítica às estratégias
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
88
Alguns resultados
89
6.1
Estratégia 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
89
6.2
Estratégia 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
91
6.3
Estratégia 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
91
6.4
Estratégia 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
94
Validação dos resultados
7.1
Validação
7.1.1
7.2
7.2.1
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Análise dos resultados
Avaliação
97
. . . . . . . . . . . . . . . . . .
97
98
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
Processo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
13
CONTEÚDOS
7.2.2
8
Análise dos resultados
. . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
Conclusões
107
A Notação ABC
117
B Músicas analisadas para a extracção de informação
121
C Resultados obtidos através da extracção de informação
123
D Poesia utilizada para complementar a base de dados
133
E Resultados da validação
139
E.1
Parâmetros utilizados na geração das letras . . . . . . . . . . . 139
E.2
Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
F Avaliação
163
F.1
Inquérito . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163
F.2
Letras utilizadas
F.3
Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163
F.3.1
Articulação com o ritmo
F.3.2
Rimas
. . . . . . . . . . . . . . . . . 168
F.3.3
Sonoridade
F.3.4
Semântica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171
F.3.5
Qualidade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171
G Mais exemplos de letras geradas
183
14
CONTEÚDOS
Lista de Figuras
2.1
(a) Alinhamento de intention com execution; (b) lista de
operações
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
31
3.1
Partitura exemplo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
43
3.2
Representação da partitura da Figura 3.1 em ABC
44
3.3
Níveis de força nos compassos 4/4 e 3/4 (sistema de pontos)
3.4
Aplicação concreta do sistema de pontos
3.5
Conjuntos de caracteres utilizados nos algoritmos
3.6
Separação de sílabas
. . . . . .
.
45
. . . . . . . . . . . .
45
. . . . . . .
46
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
47
3.7
Aplicação do algoritmo para a divisão de sílabas . . . . . . . .
48
3.8
Monossílabos átonos
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
49
3.9
Detecção da sílaba tónica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
49
3.10 Construção da Melodia e da Letra através de um cheiro ABC. 51
3.11 Contabilização dos eventos a ser estudados. . . . . . . . . . . .
53
3.12 Diagrama da base de dados utilizada
. . . . . . . . . . . . . .
55
4.1
Objectivo do sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
58
4.2
Arquitectura geral do Tra-la-Lyrics
. . . . . . . . . . . . . . .
59
4.3
Core do Tra-la-Lyrics: selecção de palavras . . . . . . . . . . .
60
4.4
Extracção da melodia a partir de um cheiro ABC . . . . . . .
60
4.5
Representação de uma melodia
. . . . . . . . . . . . . . . . .
61
4.6
Representação da lista de notas para a melodia da Figura 4.5 .
62
4.7
Sumário dos padrões
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
66
4.8
Vocabulário
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
67
4.9
Inserção da letra
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.10 Interface com o utilizador
68
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
68
5.1
Estratégia 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
74
5.2
Prioridades das restrições na Estratégia 1 . . . . . . . . . . . .
75
5.3
Estratégia 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
76
5.4
Símbolos e respectivo signicado . . . . . . . . . . . . . . . . .
76
15
16
LISTA DE FIGURAS
5.5
Templates
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
77
5.6
Prioridades das restrições na Estratégia 2 . . . . . . . . . . . .
77
5.7
Estratégia 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
79
5.8
Atributos das classes gramaticais
80
5.9
Produções da gramática generativa
utilizados
. . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . .
81
5.10 Prioridades das restrições na Estratégia 3, quando é pretendida uma rima . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
82
5.11 Prioridades das restrições na Estratégia 3, quando é pretendida uma palavra com determinado lema
. . . . . . . . . .
83
5.12 Exemplo das interacções para a selecção de uma palavra na
estratégia 3. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.13 Estratégia 4 - generate and test
84
. . . . . . . . . . . . . . . . .
86
6.1
Letra gerada através da estratégia 1 . . . . . . . . . . . . . . .
90
6.2
Letra gerada através da estratégia 2 e respectivos
seguidos
templates
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
92
6.3
Letra gerada através da estratégia 3 . . . . . . . . . . . . . . .
93
6.4
Letra gerada através da estratégia 4 . . . . . . . . . . . . . . .
95
7.1
Avaliação
A.1
A música Malhão na notação ABC
A.2
A partitura da música Malhão . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
C.1
Distribuição de sílabas por tempos em compassos 2/4
C.2
Distribuição de sílabas por tempos em compassos 3/4 . . . . . 125
C.3
Distribuição de sílabas por tempos em compassos 3/8 . . . . . 126
C.4
Distribuição de sílabas por tempos em compassos 6/8 . . . . . 127
C.5
Distribuição de sílabas por tempos em compassos 4/4 . . . . . 128
C.6
Distribuição de sílabas por níveis de força
C.7
Eventos por nível de força
C.8
Distância à tónica seguinte (resoluções) . . . . . . . . . . . . . 131
E.1
Partitura da música Alecrim (4/4) . . . . . . . . . . . . . . . . 140
E.2
Partitura da música Vira-te p'ra cá (3/4) . . . . . . . . . . . . 140
E.3
Partitura da música Regadinho (6/8) . . . . . . . . . . . . . . 141
E.4
Distribuição das sílabas por tempo em compassos 4/4, com
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
. . . . . . . . . . . 129
. . . . . . . . . . . . . . 143
Distribuição das sílabas por tempo em compassos 3/4, com
letras geradas através da estratégia 1
E.6
. . . . 124
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
letras geradas através da estratégia 1
E.5
. . . . . . . . . . . . . . 119
. . . . . . . . . . . . . . 144
Distribuição das sílabas por tempo em compassos 6/8, com
letras geradas através da estratégia 1
. . . . . . . . . . . . . . 145
17
LISTA DE FIGURAS
E.7
Distribuição das sílabas por nível de força, com letras geradas
através da estratégia 1
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146
E.8
Resoluções nas letras geradas através da estratégia 1
E.9
Distribuição das sílabas por tempo em compassos 4/4, com
letras geradas através da estratégia 2
. . . . . 147
. . . . . . . . . . . . . . 148
E.10 Distribuição das sílabas por tempo em compassos 6/8, com
letras geradas através da estratégia 2
. . . . . . . . . . . . . . 149
E.11 Distribuição das sílabas por tempo em compassos 3/4, com
letras geradas através da estratégia 2
. . . . . . . . . . . . . . 150
E.12 Distribuição das sílabas por nível de força, com letras geradas
através da estratégia 2
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
E.13 Resoluções nas letras geradas através da estratégia 2
. . . . . 152
E.14 Distribuição das sílabas por tempo em compassos 4/4, com
letras geradas através da estratégia 3
. . . . . . . . . . . . . . 153
E.15 Distribuição das sílabas por tempo em compassos 6/8, com
letras geradas através da estratégia 3
. . . . . . . . . . . . . . 154
E.16 Distribuição das sílabas por tempo em compassos 3/4, com
letras geradas através da estratégia 3
. . . . . . . . . . . . . . 155
E.17 Distribuição das sílabas por nível de força, com letras geradas
através da estratégia 3
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156
E.18 Resoluções nas letras geradas através da estratégia 3
. . . . . 157
E.19 Distribuição das sílabas por tempo em compassos 4/4, com
letras geradas através da estratégia 4
. . . . . . . . . . . . . . 158
E.20 Distribuição das sílabas por tempo em compassos 6/8, com
letras geradas através da estratégia 4
. . . . . . . . . . . . . . 159
E.21 Distribuição das sílabas por tempo em compassos 3/4, com
letras geradas através da estratégia 4
. . . . . . . . . . . . . . 160
E.22 Distribuição das sílabas por nível de força, com letras geradas
através da estratégia 4
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161
E.23 Resoluções nas letras geradas através da estratégia 4
. . . . . 162
F.1
Inquérito de avaliação
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164
F.2
Avaliação da estratégia 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166
F.3
Avaliação da estratégia 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166
F.4
Avaliação da estratégia 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167
F.5
Avaliação da estratégia 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167
F.6
Médias e desvios padrão das classicações do ritmo nas várias
estratégias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168
F.7
Identicação de frases na letra gerada pela estratégia 1, com
três escolhas ou mais
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
18
LISTA DE FIGURAS
F.8
Identicação de frases na letra gerada pela estratégia 2, com
F.9
Identicação de frases na letra gerada pela estratégia 3, com
três escolhas ou mais
três escolhas ou mais
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
F.10 Identicação de frases na letra gerada pela estratégia 4, com
três escolhas ou mais
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
F.11 Médias e desvios padrão das classicações das rimas nas várias
estratégias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170
F.12 Melhores rimas na letra gerada com a estratégia 1 . . . . . . . 170
F.13 Melhores rimas na letra gerada com a estratégia 2 . . . . . . . 170
F.14 Melhores rimas na letra gerada com a estratégia 3 . . . . . . . 170
F.15 Melhores rimas na letra gerada com a estratégia 4 . . . . . . . 171
F.16 Médias e desvios padrão das classicações da sonoridade nas
várias estratégias
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171
F.17 Sonoridade das palavras na letra geradas com a estratégia 1
. 172
F.18 Sonoridade das palavras na letra geradas com a estratégia 2
. 172
F.19 Sonoridade das palavras na letra geradas com a estratégia 3
. 173
F.20 Sonoridade das palavras na letra geradas com a estratégia 4
. 174
F.21 Médias e desvios padrão das classicações da clareza do sentido nas várias estratégias
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174
F.22 Títulos atribuídos à letra gerada com a estratégia 1
. . . . . . 175
F.23 Títulos atribuídos à letra gerada com a estratégia 2
. . . . . . 176
F.24 Títulos atribuídos à letra gerada com a estratégia 2 (continuação) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177
F.25 Títulos atribuídos à letra gerada com a estratégia 3
. . . . . . 178
F.26 Títulos atribuídos à letra gerada com a estratégia 3 (continuação) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179
F.27 Títulos atribuídos à letra gerada com a estratégia 4
. . . . . . 180
F.28 Títulos atribuídos à letra gerada com a estratégia 4 (continuação) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181
F.29 Médias e desvios padrão das classicações da qualidade nas
várias estratégias
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182
F.30 Médias e desvios padrão das classicações da capacidade de
proporcionar entretenimento nas várias estratégias . . . . . . . 182
G.1
G.2
G.3
G.4
G.5
G.6
Papagaio-Louro ou Anti-tabaco. . . . . . . . . . .
Papagaio-Louro ou Cafés pimenteiras. . . . . . . .
O Barquinho ...sem mar . . . . . . . . . . . . . .
A Formiga no Carreiro ou As portuguesas carão.
O Barquinho ou A rosa e o alemão . . . . . . . .
House of the Rising Sun ou Leis para validar . . .
. . . . . . . 184
. . . . . . . 184
. . . . . . . 185
. . . . . . . 186
. . . . . . . 187
. . . . . . . 188
LISTA DE FIGURAS
19
Ora venha vinho para os nossos copos ou Comida, invenção par 189
G.8 Phantom of the Opera ou Quarenta Naus . . . . . . . . . . . . 190
G.9 No Woman No Cry ou Choram de rir
. . . . . . . . . . . . . 191
G.10 Last Kiss ou Ostentação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192
G.7
20
LISTA DE FIGURAS
Prefácio
Muitos dirão que a escrita de letras para melodias existentes não é uma tarefa
difícil e que qualquer pedaço de texto poderia dar origem a uma letra musical.
Outros dirão que a escrita depende essencialmente do seu estado de espírito
ou inspiração. Ou ainda que a escrita de letras não é tarefa para muita gente,
sendo a capacidade criativa um factor bastante importante ou mais que isso,
a cultura musical. Os restantes provavelmente julgarão que não é tarefa para
qualquer um, sendo necessária uma combinação dos factores referidos acima
dada a sua elevada complexidade.
Até que ponto será possível ter um programa de computador capaz de
realizar esta tarefa?
Será possível, de acordo com um ritmo dado, gerar
automaticamente uma letra que se adapte? Como será essa letra em termos
de sonoridade, interesse, qualidade? Conseguirá esse programa gerar letras
idênticas às de um ser humano?
São estas algumas das questões que nos levaram à realização desta dissertação.
Sou membro de uma banda para a qual até escrevo letras. Pessoalmente
penso que se trata de uma tarefa que até pode ser bastante divertida e interessante, mas por vezes algo complexa. Muitas vezes escrevo pensando simplesmente num poema, sem que haja qualquer música por trás. Outras vezes
até penso numa melodia que normalmente acaba por não ser utilizada para a
letra. No caso da minha banda, o processo da criação de uma música pode
partir de uma letra como de uma melodia, mas no produto nal raramente
se encontram ambas da mesma forma que foram criadas. Acaba sempre por
ter de haver adaptações para que juntas se tornem numa só. A adaptação
das letras passa muitas vezes pela adição ou até mais pela eliminação de um
conjunto de palavras ou versos.
No caso desta dissertação o ponto de partida é sempre a melodia a que a
letra se terá de adaptar.
21
22
LISTA DE FIGURAS
Capítulo 1
Introdução
1.1 Descrição do problema e objectivos
A tarefa da escolha de palavras para uma música é um problema facilmente
ultrapassado por um número considerável de seres humanos, ou não existisse
um universo sem m de músicas com letra.
Quando se trata de pôr um
computador a realizar esta tarefa o que para alguns pode ser simples tornase complexo.
Uma melodia segue uma métrica que nos dá a noção de ritmo.
Uma
sequência de palavras que possa ser entoada nessa melodia deve respeitar a
sua métrica. Na música a métrica é obtida através da existência de tempos
com mais força que outros. Relativamente ao texto, a métrica é obtida através
da existência de sílabas com diferentes níveis de acentuação.
Muito importante também para a geração de uma letra é a escolha de
palavras que não só devem obedecer à métrica mas tirar partido de padrões
fonéticos como o uso da rima ou da aliteração.
Apesar de ser possível argumentar que as letras de músicas, tal como a
poesia, têm sempre uma semântica emergente, a semântica simplesmente não
foi um dos objectivos deste trabalho. Poder-se-ia ainda dizer que nem sequer
deve existir uma semântica predenida, deixando os leitores ter uma interpretação livre, aumentando também a margem para a obtenção de resultados
surpreendentes. Ainda assim, sabemos também que será bem mais fácil interpretar um pedaço de texto se as suas apalavras seguirem uma estrutura
gramatical correcta. Esse sim, já é um dos nossos objectivos.
O trabalho aqui descrito teve inicialmente como objectivo a geração de
texto com base em ritmo.
Esse objectivo evoluiu depois para o estudo da
possibilidade da criação de um sistema que, tendo como entrada melodias,
fosse capaz de gerar letras cantáveis em português que estivessem de acordo
23
24
CAPÍTULO 1.
INTRODUÇÃO
com o ritmo e tivessem até outros motivos de interesse.
O nosso primeiro passo foi a análise de um conjunto de letras com o
objectivo de tirar algumas conclusões e obter informação em que o sistema
se pudesse basear.
O passo que se seguiu foi o planeamento e a construção do sistema. A
procura e construção da base de dados, a criação de uma arquitectura base,
a implementação de estratégias de geração e a experimentação através da
obtenção de resultados.
O último passo procurou validar os resultados obtidos recorrendo ao sistema implementado, utilizado também para analisar as músicas iniciais e
recorrendo ainda à opinião de pessoas que se voluntariaram a responder a
um inquérito de avaliação.
1.2 Contribuições e motivação
O trabalho descrito tem como principal contribuição a criação de um artista
articial, mais propriamente um letrista articial, o
Tra-la-Lyrics: Este sis-
tema tem como entrada uma melodia para a qual vai procurar construir uma
letra, uma das tarefas menos exploradas nas produção automática de música
e que sem dúvida se trata de um desao para a investigação. Que tenhamos
conhecimento não houve nunca uma tentativa séria para a resolução deste
problema.
Algo que também nos levou à realização deste trabalho prende-se com
o crescente de sistemas onde os utilizadores podem criar os seus próprios
conteúdos digitais e partilhar com uma comunidade ou simplesmente guardar
para uso individual.
Criar uma nova letra para uma música conhecida e
eventualmente com um toque pessoal, ao inserir algumas opções iniciais pode
ser uma boa fonte de entretimento.
Até se chegar à implementação do sistema foram atravessadas várias fases
que deixam também a sua contribuição:
•
Algoritmos para a
separação de sílabas e identicação da sílaba
tónica das palavras da língua portuguesa, com base somente nos caracteres que as constituem.
•
Os resultados obtidos através da
extracção de informação de letras
em português. Esses resultados incluem informação acerca da relação
entre tempos fortes da música e sílabas tónicas da letra, das resoluções
de sílabas átonas em tempos fortes e ainda situações de contracção e
prolongamento de palavras da letra.
1.3.
•
25
ESTRUTURA
O próprio sistema de
extracção de informação que pode ser usado
para obter resultados a partir de um outro grupo de músicas, eventualmente maior ou com características diferentes.
•
Uma
base de dados que foi construída com o propósito de fornecer
palavras para as letras mas que pode continuar a ser enriquecida e ter
outras utilizações futuras.
Foram implementadas várias estratégias com vista à geração de letras e
mais podem vir a ser facilmente implementadas e integradas no sistema em
trabalhos futuros.
1.3 Estrutura
Incialmente, no Capítulo 2 é apresentado algum estado da arte, introduzindo inicialmente alguns sistemas criativos e passando logo de seguida
a uma secção acerca de sistemas geradores de texto. Numa primeira parte
apresentam-se trabalhos importantes no que diz respeito à geração de poesia
e numa segunda parte apresentam-se outras aplicações desenvolvidas para
gerar texto de vários géneros: desde a poesia, passando pelo texto cientíco até letras para música
country.
gerado pelas mesmas aplicações.
São mostrados alguns excertos de texto
Ainda no mesmo capítulo encontram-se
também secções acerca de trabalhos que procuram estudar o ritmo no texto
em prosa e cantado, trabalhos relacionados com as letras de músicas e ainda
a avaliação de sistemas criativos.
O Capítulo 3 é reservado ao trabalho realizado antes de iniciar a implementação do sistema e que lhe serviu de base.
Desde a representação do
ritmo e a detecção da força dos vários tempos, passando pela separação do
texto em sílabas e identicação da sílaba tónica. Neste capítulo é ainda introduzido um sistema implementado para analisar a informação presente em
músicas existentes e os seus resultados. A última parte é dedicada à fonte de
palavras escolhida para a realização do trabalho.
O Capítulo 4 apresenta o sistema propriamente dito, introduzindo a sua
arquitectura através de uma explicação dos vários módulos que o compõem.
No Capítulo 5 são apresentadas algumas estratégias para a geração de
letras, todas elas incorporadas no sistema. São evidenciadas as várias características comuns e também diferenças entre elas. O capítulo termina com
uma análise às várias estratégias.
No Capítulo 6 são mostradas e analisadas algumas das letras geradas pelo
sistema através das várias estratégias.
26
CAPÍTULO 1.
INTRODUÇÃO
O Capítulo 7 está reservado à validação do sistema através do sistema
de extracção de informação, à sua avaliação através de pessoas e ainda à
discussão de ambos os resultados.
O último capítulo, Capítulo 8 destina-se a apresentar algumas conclusões
e eventual trabalho futuro.
Foi também incluído um conjunto de apêndices onde além de listas com
os títulos e tipo de compasso das músicas analisadas, listas com títulos de
poemas utilizados para enriquecer o repositório de palavras e de uma breve
explicação acerca da notação utilizada para representar o ritmo, se encontra
ainda o conjunto dos resultados da extracção de informação e da validação
acompanhados de grácos e ainda os resultados da avaliação do sistema.
Capítulo 2
Trabalho relacionado
Já em 1963 Marvin Minsky dizia que o objectivo da Inteligência Articial
é colocar uma máquina a realizar uma tarefa que, a ser feita por um humano, requererá sempre alguma inteligência para ser alcançada [1].
Além
de inteligência, essa tarefa pode também dispender muito tempo até estar
terminada. Segundo Kim Binsted as tarefas a ser conseguidas foram sendo
alteradas ao longo dos tempos [2].
Por exemplo, até ao aparecimento do
Deep Blue, um dos grandes objectivos era conseguir construir um programa
de computador capaz de vencer os grandes mestres do xadrez. Actualmente,
têm sido criados novos objectivos, muitos deles mais ligados à criatividade,
como por exemplo a geração automática de música [3, 4], a criação de arte
visual [5] ou geração de texto de acordo com vários padrões como: poesia
[6, 7, 8, 9], histórias [10, 11, 12] ou textos de carácter humorístico [2, 13].
2.1 Sistemas geradores de texto
2.1.1
Geração de poesia
Dada a natureza subjectiva da apreciação e crítica de poesia, os sistemas
de geração de poesia só começaram a ser alvo de um estudo mais sério e
cientíco após trabalhos de Pablo Gervás [8, 9] e Hisar Manurung [14, 15].
Este tipo de textos interessam-nos bastante, dado que, tal como as letras
musicais, seguem uma métrica, ou seja, um ritmo.
McGonagall de Hisar Manurung é o resultado de uma abordagem através
de algoritmos evolucionários para a geração de poesia e encontra-se detalhadamente descrito na sua tese [6]. Apesar desta tese datar de 2004, foi em
2000 que Manurung publicou os primeiros trabalhos acerca da geração automática de poesia. Em
Towards a computational model of poetry generation
27
28
CAPÍTULO 2.
TRABALHO RELACIONADO
[14] é apresentado um modelo computacional e em
chitecture for Generating Poetic Texts
A Flexible Integrated Ar-
[15] é apresentada uma arquitectura
exível e integrada que tem por base o modelo. Hisar Manurung arma que
para a escrita de um texto poético é preciso quebrar certas regras da escrita
normal, utilizadas na produção de texto em linguagem natural. São referidos
alguns problemas que surgem na escrita de um texto poético e não na escrita
de outros tipos de texto:
•
alta ocorrência de
fenómenos interdependentes da linguagem.
Não basta ter em conta a semântica. A sintaxe a ser seguida e o léxico
utilizado são também aspectos muito importantes,
•
a
•
de modo a satisfazer tanto a
mensagem a transmitir muitas vezes não está bem denida,
fonética como a semântica e a sintaxe,
deve existir uma fonte muito rica de recursos, como por exemplo uma
gramática com grande cobertura, um léxico bastante rico e com informação fonética e ainda uma base de conhecimento. Além disto, a
procura do texto necessário tem de ser feita de forma eciente,
•
a
avaliação objectiva do texto gerado e a performance do sistema são
pontos complicados, já que muitas vezes chega a ser extremamente
subjectivo considerar se um pedaço de texto se trata de um poema ou
se tem ou não qualidade.
Tal como outros autores, Manurung refere ainda que os textos poéticos envolvem uma ocorrência bastante regular de padrões sintácticos e fonéticos,
1
tal como a métrica e o ritmo ou recursos estilísticos como a aliteração .
Já na sua tese são acrescentados alguns pontos de vista que tentam identicar o que pode ou não ser considerado como poesia no âmbito do seu
trabalho. Alguns dos pontos apresentados podem ser-nos bastante úteis. Algumas características referidas como necessárias para que um texto poético
seja diferente de outros tipos de textos são:
•
o
ritmo e a métrica, que na poesia devem estar mais denidos e ser
utilizados de forma mais regular que no texto em prosa.
•
a
rima, que ocorre entre duas palavras quando, o conjunto formado
pela última vogal acentuada de uma palavra e o sons que a seguem,
são idênticos ao mesmo conjunto numa outra palavra.
•
outros padrões fonéticos como a
1 Figura
aliteração, a assonância2 ou a con-
de estilo que consiste na repetição de consoantes, vogais ou sílabas num verso
ou numa frase, especialmente em sílabas tónicas.
2 Repetição do som de uma vogal em mais que uma palavra.
2.1.
29
SISTEMAS GERADORES DE TEXTO
sonância3 .
•
linguagem Figurativa utilizada para enriquecer os textos.
No que diz respeito à classicação da métrica, são citados a partir do livro
Writing Poems
•
[16] quatro tipos:
acentuação forte (strong
stress ),
onde o ritmo é obtido através da
utilização de sílabas acentuadas em intervalos mais ou menos regulares,
preenchidos por sílabas átonas.
•
métrica silábica, onde o ritmo é obtido apenas através do número de
sílabas em cada linha.
•
métrica quantitativa, onde o ritmo é obtido através da duração de
cada sílaba, isto é, do tempo que cada sílaba demora a ser dita.
•
acentuação silábica (syllabic
stress metre ), que se trata de uma com-
binação entre os dois primeiras tipos.
O ritmo é obtido através da
utilização de sílabas tónicas combinado com o número total de sílabas.
Para Manurung, um texto, para ser considerado poético terá obrigatoriamente de respeitar
•
três propriedades:
Sentido: o poema deve seguir uma mensagem conceptual, que possa
ser alvo de algum tipo de interpretação.
•
Gramática: o poema deve obedecer às convenções linguísticas presentes numa gramática e num léxico.
•
Poeticidade (poeticness ): o poema deve ter presentes características
poéticas, como a existência de um ritmo e a utilização da rima.
Manurung descreve também uma possível taxonomia para a caracterização de sistemas, baseada na técnica usada para a geração de poesia e também
no seguimento das propriedades acima descritas pelos textos gerados:
•
Salada de palavras (word
salad ):
sistemas que se limitam a dispor
de forma aleatória palavras atrás de palavras. sem que sejam seguidas
quaisquer regras gramaticais.
É a abordagem seguida pelo sistema
simplista de geração de letras LYRIC 3205 de Pete Killgannon [14], do
qual não conseguimos obter mais informações.
3 Repetição
do som de uma consoante em mais do que uma palavra.
30
CAPÍTULO 2.
•
Baseados em
templates
TRABALHO RELACIONADO
ou gramáticas: sistemas onde palavras
são escolhidas de um léxico, de modo a preencher espaços em
templates
de frases pré-denidos, sem no entanto seguirem qualquer métrica. É a
abordagem seguida pelo sistema Poetry Creator [17], do qual também
falamos na próxima secção (Secção 2.1.2).
•
Conscientes da forma (form-aware): sistemas onde a escolha de
palavras respeitam uma forma de texto pré-denido, como por exemplo
tipos especícos de texto poético como o
haiku
ou o soneto. De forma
a respeitar cada tipo de texto, são essencialmente seguidas regras relativas à métrica. De qualquer forma, estes sistemas não respeitam a
propriedade do sentido.
•
Sistemas de geração de poesia: na sua tese, Manurung só considera
que um sistema é efectivamente de geração de poesia quando as três
propriedades são seguidas.
Como exemplos de sistemas que entram
nesta categoria, são dados os exemplos do ASPERA [9] e do COLIBRI
[7], que utilizam a técnica de
case-base reasoning (CBR) para a geração
de poesia. A propriedade do sentido é obtida através de uma mensagem
fornecida pelo utilizador no início da geração e que consiste em palavras
que o sistema vai procurar distribuir pelo texto gerado, apesar de Manurung considerar que se trata de uma aproximação semântica muito
supercial.
O próprio McGonagall também se encontra nesta última categoria e procura
respeitar correctamente todas as três propriedades denidas, através de uma
abordagem evolucionária.
Como já foi dito, o McGonagall tem por base um algoritmo evolucionário,
onde uns dos parâmetros a avaliar é a métrica dos poemas. Para essa avali-
edit distance ),
que basicamente calcula o custo envolvido na transformação de uma string
noutra. Para isso é necessário alinhar as strings e contar o número de oper-
ação é utilizada a
ações de edição:
distância mínima de edição (minimum
remoção, inserção ou substituição necessárias para re-
alizar a transformação tendo cada operação um determinado custo. A Figura
2.1 mostra um exemplo da aplicação da
distância mínima de edição. Nela
é calculada a distância entre as palavras intention (x) e execution (y),
sendo o custo de cada operação (c) igual a uma unidade (exemplo retirado
da tese de Manurung [6]).
No caso especíco da avaliação da métrica as
strings
tratam-se das repre-
sentações da métrica pretendida e das métricas candidatas para determinado
verso. Quanto menor o custo da transformação de determinada representação
da métrica noutra, mais próximas estarão uma da outra.
2.1.
SISTEMAS GERADORES DE TEXTO
Figura 2.1:
31
(a) Alinhamento de intention com execution; (b) lista de
operações
Pablo Gervás e o seu sistema WASP [8] terá sido o primeiro trabalho a
ser levado a sério na tarefa da geração de poesia através de programas de
computador.
Nele é descrito o funcionamento do sistema WASP, um sistema baseado
em regras cujo objectivo é estudar e testar a importância do tamanho do
vocabulário inicial, da escolha de palavras, da escolha de padrões de versos
e das heurísticas de construção, com base na aceitação ou não dos versos
gerados.
O sistema tem como entrada um conjunto de palavras e um conjunto de
padrões de versos. A saída pode ser um conjunto de versos de acordo com
uma forma poética (romance, quadra, ...)
qualquer restrição.
ou um conjunto de versos sem
As heurísticas seguidas tratam-se de várias estratégias
para a geração de poemas.
Arma-se que os poemas escritos através da combinação aleatória de um
conjunto de palavras não têm normalmente grande sucesso perante leitores
mais exigentes. De modo a que as palavras façam sentido em conjunto, é,
em primeiro lugar, necessário que se encontrem organizadas de acordo com
determinados padrões. A correcção semântica não é um objectivo essencial,
dado que a criatividade na poesia se faz apoiar em algumas transgressões
de forma a obter metáforas imaginativas, dando desta forma espaço a uma
tolerância maior por parte do leitor, quando nem há à partida uma estrutura
semântica correcta.
É utilizado um conjunto de regras para poesia espanhola, que vão depois
ser utilizadas como heurísticas. As regras são então aplicadas ao conjunto
de dados inicial que consiste num vocabulário e numa forma de combinar
as palavras seleccionadas desse vocabulário.
Há a dizer que as palavras
do vocabulário devem ter incluídas informações relativas à forma gramatical, número de sílabas, localização da sílaba tónica, se a palavra começa ou
32
CAPÍTULO 2.
TRABALHO RELACIONADO
termina numa vogal (possibilitando a contracção da última sílaba de uma
palavra que termina numa vogal, com a primeira de outra que começa numa
vogal) e ainda o género e o número. Estes dois últimos, no caso do WASP, são
tratados como se fossem formas diferentes das palavras e não características
morfológicas.
O algoritmo base do WASP tem as seguintes fases:
•
escolha aleatória de uma palavra do vocabulário que corresponda à
primeira categoria do verso actual,
•
colocação dessa palavra no rascunho do verso actual,
•
eliminação da categoria correspondente do padrão que está a ser
seguido,
•
teste sobre o rascunho do verso, onde é vericado se estão a ser seguidas
as condições da estratégia a ser usada e o correcto tamanho do verso
em número de sílabas,
•
se as condições forem satisfeitas continuar a partir da primeira fase
para uma nova palavra,
•
versos que violem as condições ou que não tenham um número de sílabas
correcto são rejeitados.
São apresentadas as estratégias utilizadas para a geração de versos independentes (evitar a repetição de palavras e validação sucessiva dos rascunhos) e
para a geração de poemas completos (selecção do padrão e da rima para o
próximo verso).
Após a realização de experiências que utilizaram as várias estratégias e
com dois conjuntos distintos de dados iniciais, foi possível avaliar o desempenho do sistema com base em parâmetros numéricos obtidos com os testes.
Os conjuntos de dados iniciais utilizados foram ou um poema clássico espanhol ou um conjunto genérico de palavras retirado de forma aleatória de
um trabalho académico na área da linguística. Dos 45 poemas considerados
aceitáveis, apenas 6 foram gerados a partir do conjunto retirado do trabalho
académico. Tendo em conta que as palavras do poema clássico se encontram
relacionadas entre elas e seguem uma linha lógica, sem que aconteça o mesmo
para o outro conjunto, cou comprovado que o conjunto inicial de palavras
e padrões é essencial para a qualidade dos poemas gerados. Curiosamente
o poema melhor classicado pelos avaliadores numéricos, tratou-se de um
resultado que seguia de muito perto o poema clássico fornecido, o que não
era propriamente o que se pretendia, dado que não se estava propriamente
2.1.
33
SISTEMAS GERADORES DE TEXTO
a assistir à criação de algo novo. Quanto a outros resultados interessantes,
há a dizer que se obtiveram resultados negativamente drásticos (apesar de
interessantes de um outro ponto de vista estético), quando se faziam misturas
como utilizar o padrão de um texto e o vocabulário de outro.
O ASPERA de Pablo Gervás [9] é uma aplicação para a geração semiautomática de poesia em castelhano, através da utilização de CBR, onde se
tenta resolver um problema recorrendo a um grande conjunto (uma base de
dados) de soluções para vários problemas. O seu funcionamento é explicado
em
An Expert System for the Composition of Formal Spanish Poetry.
Ao
descrever o problema da geração de texto poético, Gervás refere que são
necessárias técnicas linguísticas avançadas e também senso comum, ou seja,
dois dos maiores desaos da Inteligência Articial. A geração de texto poético
apresenta então essencialmente três desaos:
•
a especicação dos
requisitos formais que denem que um poema
está correcto,
•
uma boa
•
a correcta
gestão de um vocabulário extenso,
combinação de palavras de modo a atingir a mensagem
que se pretende transmitir e respeitar a métrica.
É dado um papel crucial à gestão de vocabulário, referindo que um curto vocabulário pode levar a que requisitos como a diversidade não sejam preenchidos e armado que a precisão da mensagem a ser transmitida não requer
uma precisão exagerada.
Ainda em [9] existe uma secção que diz respeito à forma de encaixar
as palavras na métrica pretendida.
São referidos alguns aspectos como as
condicionantes adicionais que podem existir nas palavras no nal de cada
verso, como por exemplo:
a existência de rima, o respeito da sintaxe da
língua em causa ou o sentido do poema de acordo com uma semântica. De
modo a obter bons resultados a este nível, deverá existir um léxico muito rico,
assim como um conjunto de regras sintácticas e semânticas, que a não existir
pode sempre ser desenvolvido através de soluções de engenharia. É isso que
é feito no ASPERA, existindo no entanto uma gramática propriamente dita
(constituída por padrões de linhas semelhantes aos do WASP) para garantir
a correcção sintáctica.
O sistema possui um
corpus
4
de versos já validados que, através de CBR,
são utilizados para a geração de novos versos.
4 Grande
As palavras de cada verso
conjunto de textos ou frases numa língua, normalmente utilizado na análise
estatística, cálculo de frequências ou validação de regras linguísticas.
34
CAPÍTULO 2.
TRABALHO RELACIONADO
encontram-se já etiquetadas com a sua função gramatical.
As etiquetas
acabam por limitar o número de palavras em cada linha, respeitando assim
uma forma poética.
Não vamos entrar em pormenor no funcionamento do sistema ASPERA,
mas é de referir que, antes de iniciar a geração, há uma interacção com o utilizador, de modo a que este forneça uma especicação do poema pretendido
a forma do mesmo ou um conjunto de palavras que gostaria de ver no resultado nal (de forma a haver a melhor aproximação possível à mensagem que
pretende ver transmitida)
COLIBRI [7] é também um sistema de geração de poesia, que também
utiliza CBR e é muito semelhante ao ASPERA. No entanto, os casos são
guardados utilizando uma representação muito exível, que o permitem explorar as inferências possibilitadas pela herança de características na ontologia que utiliza, a CBROnto.
Existe ainda um trabalho de Pablo Gervás onde se procura modular o
estilo literário na geração semi-automática de poesia em [18]. Este modelo
utiliza o sistema ASPERA e procura adaptar o texto gerado às preferências
do utilizador.
O utilizador fornece uma descrição em prosa da mensagem que pretende
ver transmitida e um vocabulário composto pelo conjunto de palavras que
deseja ver no poema nal. Além disso, o utilizador pode ter um perl previamente criado. Os dados fornecidos pelo utilizador e o seu perl são depois
utilizados na geração de novos versos, utilizando CBR. As preferências de
cada utilizador relativamente a determinadas palavras são guardadas no seu
perl, bem como as suas preferências relativas à estrutura linguística.
tas são representadas através de restrições sobre os elementos do
Es-
corpus
e
tratam-se de nada mais nada menos que vectores de etiquetas gramaticais.
O perl guarda ainda as prefências relativamente ao planeamento do poema e
à métrica. Os últimos passos do CBR permitem um renamento progressivo
na aproximação do estilo literário desejado, representado pelo vocabulário do
sistema e pelo
corpus
de padrões de construção acumulados. A capacidade
do sistema armazenar os resultados que vão ser validados faz com que a base
de casos actual contenha mais poemas gerados pelos utilizadores que os que
se encontravam originalmente no
corpus.
Neste trabalho o autor rearma que a composição de poesia se encontra
entre os problemas mais desaantes na geração de linguagem.
2.1.2
Outras aplicações geradoras de texto
Encontram-se pela
web várias aplicações geradoras de texto de índole criativa.
2.1.
35
SISTEMAS GERADORES DE TEXTO
The Poetry Creator
[17] é um sistema baseado em
templates
de versos e
onde a partir de um tema, um sinónimo para esse tema e um título proposto
(dados pelo utlizador) é gerado um poema. O texto inclui tanto o tema com
o seu sinónimo no meio de versos poéticos. Parece existir alguma noção de
métrica e também alguma diversidade nos poemas gerados. Por outro lado
há também muitas construções semelhantes onde mudam apenas algumas
palavras.
Não conseguimos obter muita informação acerca deste sistema,
mas é provável que tenha um grande conjunto de
templates
alguns espaços a preencher por um conjunto de palavras.
de versos com
Nesse conjunto
poderão ser incluídas aquelas que foram dadas pelo utilizador. A título de
exemplo foram gerados dois poemas com as seguintes opções:
Subject
music
Synonym
songs
Author
Hugo
Title
Gender
Rhythm
Male
A mountainous range stood before the melancholy music
Where the size of the dirt was all that matters
It shocks with love-blind, cool abandon,
Figment of the imagination ? Never.. . The crushing went on
All were in a circle of juggling dark palaces--soft and dainty,
Never contemplated.. . Never more has been squeeked
The sight of the red jackal before him, the music was revived
Even as he flees, the music turns to see the asp chasing him into
the sanctuary
What did the music have in his fur?
A dragon arises from the sensitive music,
Where the size of the kitchen sink was all that matters
Ever immediately, the little toe took its toll...
Quickly the dictator was snatched up, Sadism accounts for the facts
Tricycles are larger than apes, likewise a foot is better than
nothing.
With a mighty "Yawp!" Cat Woman bit into the eyelash of her prey
Billowing, disregarding, the songs felt like a nurse.
The student scolded the jellyfish, to no avail.
O melancholy world, you have hurt me again.
The Essay Generator
[19] pretende gerar textos dissertativos acerca de
um tema escolhido pelo utilizador. O texto gerado inclui não só várias frases,
36
CAPÍTULO 2.
TRABALHO RELACIONADO
mas também grácos e referências. Todos os textos gerados têm a mesma estrutura, começando com uma introdução, seguida das secções
Economic Factors, Political Factors
Socials Factors,
e termina com conclusões. No entanto,
o textos não tem qualquer sentido, porque se limitam a incluir o tema em
frases pré-feitas. Como exemplo foi gerado um texto acerca do tópico music
and lyrics e o resultado continha frases algo disparatadas como:
• Dierence among people, race, culture and society is essential on the
survival of our world, however music and lyrics smells of success.
• The question which we must each ask ourselves is, will we allow music
and lyrics to win our vote?
SCIGen
[20] é um gerador automático de artigos cientícos sobre com-
putação. Os artigos gerados incluem grácos, guras e citações. O utilizador
apenas tem de incluir o nome dos autores do artigo e os conteúdos são gerados com recurso a uma gramática livre de contexto (CFG). O objectivo
principal de
SCIGen
é testar os critérios de aceitação de conferências com
baixas taxas de submissão. Um artigo gerado com este sistema, com o título
Rooter: A Methodology for the Typical Unication of Access Points and Redundancy tornou-se famoso quando foi aceite como artigo não revisto para a
World Multi-Conference on Systemics, Cybernetics and Informatics. Apesar
5
disso acabou misteriosamente por não constar no programa da conferência.
6
A história e o seu desenrolar encontra-se na página web do sistema .
O
Postmodernism Generator
[21]
gera
artigos
pseudo-cientícos
de
acordo com uma especicação formada por regras como numa gramática.
Cada vez que se entra na página de uma das versões do programa,
tions From Elsewhere
Comunica-
[22] é gerado um novo artigo completamente diferente
do anterior, completamente correcto a nível gramatical, com referências,
mas que não faz qualquer sentido. A título de exemplo apresentamos uma
The Paradigm of Context: Sontagist camp and
postcapitalist libertarianism, gerado pelo Postmodernism Generator :
secção retirada do artigo
1.
Sontagist camp and the cultural paradigm of expression
Society is intrinsically dead, says Bataille. But the
cultural paradigm of expression states that sexual identity has
5 http://pdos.csail.mit.edu/scigen/rooter.pdf
6 http://pdos.csail.mit.edu/scigen/
2.1.
SISTEMAS GERADORES DE TEXTO
37
significance.
If postcapitalist libertarianism holds, we have to choose
between the cultural paradigm of expression and Sontagist camp.
However, the primary theme of the works of Madonna is the
defining characteristic, and thus the rubicon, of subcapitalist
class.
Baudrillard promotes the use of the structural paradigm of
reality to analyse and read culture. In a sense, Sontag uses
the term 'Sontagist camp' to denote a mythopoetical whole.
The premise of postcapitalist libertarianism implies that
reality is capable of significance, but only if Debord's
analysis of posttextual deconstruction is valid; if that
is not the case, we can assume that art is used to oppress
the proletariat. However, Baudrillard suggests the use of
postcapitalist libertarianism to challenge the status quo.
Roseville Big Band, sob o nome de Lyric-o-matic
[23] como numa outra página denomidada Country Western Song Generator
Tanto na página da
[24] é possível gerar letras para música country. Há no entanto muito pouca
informação relativamente ao funcionamento deste gerador. As letras geradas
parecem ser todas para a mesma música, sendo todas constituídas por oito
versos, todos eles com a mesma métrica nas várias gerações. Seis dos versos
têm um início xo (começam sempre pelas mesmas palavras) e dois têm o
m xo (terminam sempre nas mesmas). Os dois versos cujo m é xo dão
depois cada uma origem a uma rima. A palavra que vai rimar com elas é que
varia. Na segunda das referências é dito a título de curiosidade que existem
5,770,748,510,208 combinações possíveis.
Apresentam-se dois exemplos de
letras geradas com este sistema:
San Antonio - Where My Hope Said Goodbye
I met her at a dog show Friday evenin' ;
I still recall the perfume that she wore.
She was helpin' some old lady with her tongue out,
And I knew she'd dig my Ford's four on the floor.
She asked me if I'd love her mind forever;
She said to me her dentist bills were high,
38
CAPÍTULO 2.
TRABALHO RELACIONADO
But who'd have thought she'd find me on a freight train ?
My luck was gone that day she said goodbye.
Fort Lauderdale Sad Eyes
I met her in Vancouver like she told me ;
I still recall the army boots she wore.
She was lis'nin' to Cole Porter nice and easy,
And I knew that courtin' her would be a chore.
I stood and said I'd stay in love forever;
She said to me she needed one more guy,
But who'd have thought she'd walk out sellin' Amway ?
She sneered ``good riddance'', never said goodbye.
Poesybeat
[25] não é propriamente um programa de computador que pro-
duza texto criativo. É sim um interessante sistema colaborativo mantido por
uma comunidade
online.
Os utilizadores do sistema podem fazer uma de
duas coisas:
•
enviar poemas que gostariam de poder cantar e para os quais procuram
uma melodia
•
enviar melodias para as quais procuram uma letra
A comunidade vai depois procurar encontrar escolhas possíveis para
aquilo que foi enviado pelos utilizadores. O resultado nal (melodia + letra)
é por m gravado e partilhado para que todos o possam ouvir.
De certa
forma o nosso sistema procura automatizar a parte da procura de texto para
uma melodia.
2.2 Estudo do ritmo no texto
Doug Beeferman apresenta em
The Rhythm of Lexical Stress in Prose [26]
stress ) lexical na língua inglesa. É
um modelo para o estudo da acentuação (
armado que o ritmo está presente em tudo onde existe criatividade, seja a
métrica numa música ou na poesia, ou a uniformidade das distâncias entre
objectos na arte visual e na arquitectura.
É estudada a regularidade da
acentuação na prosa, factores que a podem inuenciar e ainda alguns padrões
2.2.
39
ESTUDO DO RITMO NO TEXTO
mais comuns.
A partir exactamente dessa regularidade, surge a noção de
ritmo.
Comprovou-se que a ordem das palavras contribui de forma muito signicativa para a existência de um ritmo na escrita, através da análise da reg-
Wall Street
Journal e uma versão de um corpus composto por frases (completamente ass-
ularidade na acentuação de um conjunto de frases presentes no
intácticas) em que a ordem das palavras estava alterada de forma aleatória.
A regularidade de padrões de acentuação no segundo conjunto era praticamente inexistente. Fez-se ainda outra experiência em que foi utilizado um
7
terceiro conjunto de frases onde só as palavras de classe aberta
tinham a sua
ordem alterada, mantendo as restantes palavras a sua posição normal. Os
resultados relativos à regularidade caram entre as frases bem constituídas
e as completamente desordenadas.
Os testes realizados concluem que o inglês se trata de uma língua em que
existe uma regularidade no que diz respeito ao evento de acentuação forte,
ou seja, os falantes da língua inglesa tendem a expandir ou contrair o número
de sílabas, de modo a que a duração entre acentuações primárias seja sempre
semelhante. Por outro lado, existem línguas em que a regularidade está mais
relacionada com o número de sílabas presente, como o francês. Representando
sílabas tónicas com um 'S' e átonas com 'W', os padrões de acentuação mais
encontrados foram SWSW e WSWS (11,21% e 11,0% respectivamente), que
correspondem a uma alternação binária.
Arma-se que um bom exemplo para ser observada a regularidade da
acentuação é na letra de uma música, o que não se trata de qualquer surpresa.
Este artigo refere ainda que cada palavra na língua inglesa tem uma e uma
só acentuação primária à qual todas as restantes sílabas são subordinadas.
As únicas excepções tratam-se de alguns monossílabos que são normalmente
the, of )
desprovidos de acentuação (
e que segundo algumas fontes também
existem na língua portuguesa [27].
Em
The Role of Phonological Phrasing in Sung and Chanted Verse
[28]
é realizado um estudo da métrica no verso entoado e cantado, baseado num
corpus
de 670 linhas de música
folk
inglesa e ainda em dez entoações dessas
linhas por dez falantes nativos de inglês. Sugere-se que a poesia é para ser
cantada ou entoada segundo um ritmo e não para ser simplesmente falada.
Para realizar o estudo foi utilizado um sistema de grelhas retirado de
A Generative Theory of Tonal Music
[29].
Este sistema separa o tempo
em intervalos de igual duração constituídos por uma batida forte no inicio,
seguida de batidas fracas.
7 substantivos,
verbos, adjectivos e advérbios.
40
CAPÍTULO 2.
TRABALHO RELACIONADO
Para o estudo do ritmo é indiferente onde a nota termina, interessando
apenas onde ela começa. A duração de cada nota determina simplesmente a
articulação entre ela e a frase musical. São referidos alguns princípios de boa
formação de versos que nos podem ser úteis. Considera-se que um fragmento
de texto segue determinado padrão rítmico se soar bem ao ouvido de alguém
conhecedor do meio em que ele foi escrito.
Um fragmento de texto é considerado métrico (seguidor de um padrão
rítmico) se soar bem ao nosso ouvido. São dados para a mesma frase dois
exemplos de alinhamentos de palavras de uma forma métrica, onde as sílabas
tónicas coincidem com as batidas fortes e de uma forma não métrica, onde
as sílabas tónicas estão todas localizadas em batidas fracas.
Uma sílaba
tónica pode aparecer numa batida fraca sem qualquer problema, desde que
esteja rodeada de sílabas mais fortes, interessando somente a força da sílaba.
Quando uma posição métrica não se encontra preenchida ou contém o prolongamento da sílaba anterior, é considerada mais fraca que uma sílaba átona.
Algumas relações entre letra e música podem também ser encontradas
em
Critérios para Relacionar Letra e Música [30].
2.3 Outros trabalhos acerca de letras para
música
Natural language processing of lyrics
[31] apresenta experiências realizadas
com o recurso a técnicas de processamento de linguagem natural que analisam
a estrutura de letras fornecidas. A partir dessa análise, o sistema consegue:
•
Identicar a língua em que a letra foi escrita (se for uma das seis
suportadas) com base nos sons encontrados encontrados na letra.
•
Propor uma possível divisão da música: 1) A introdução é semelhante aos versos, normalmente constituída por três ou quatro frases e
inicia o tema principal, contextualizando o resto da música. 2) Os
ver-
sos correspondem de certa forma a uma estrofe onde a letra é menos
repetitiva que em refrões. 3) O
refão é a parte em que o tema prin-
cipal é mais explícito. Pressupõe uma dinâmica e actividade superior.
Quando duas partes da letra têm texto muito semelhante serão duas
instâncias do refrão.
4) A
ponte é utilizada para ligar duas partes
da música. Sendo os versos repetidos pelo menos duas vezes, a ponte
pode aparecer no lugar da uma terceira repetição dos versos ou logo a
seguir, mesmo antes de um novo refrão. 5) A
conclusão, quando ex-
iste, encontra-se no m da letra e pretende terminar o tema principal.
2.3.
OUTROS TRABALHOS ACERCA DE LETRAS PARA MÚSICA
•
41
Categorizar a letra de acordo com um tema utilizando um método
classicador que analisa as palavras da letra e calcula a probabilidade
da mesma fazer parte de uma das seguintes categorias: amor, violência,
protesto anti-guerra, cristã ou drogas.
Este sistema procura também encontrar semelhanças entre letras diferentes.
Lyrically [32] é um protótipo que procura alinhar sinais musicais acústicos
com a letra correspondente. Este tipo de alinhamento é semelhante ao que
se vê nos
karaokes.
Para isso é necessário fazer algum processamento do sinal
áudio (gravação da música) e do texto das letras. O processamento do sinal
áudio é feito em três fases:
1. Determinar a estrutura rítmica da música de modo a facilitar o alinhamento do texto com o tempo.
2. Determinar uma aproximação da localização do refrão, o que pode facilitar tendo em conta que o alinhamento será muito semelhante em todos
os refrões, assim como nos versos, que acabam por de certa forma ser
também identicados nesta fase.
3. Determinar a presença de voz na música.
O processamento do texto decorre em duas fases:
1. Categorização de cada secção da música (verso, refrão, ponte...)
e
cálculo das respectivas durações.
2. Renação dos tempos de cada evento através da informação rítmica
obtida ao realizar o processamento do sinal áudio.
Syllabic level automatic synchronization of music signals and text
lyrics [33] é apresentada uma framework para a sincronização entre música
Em
e as sílabas da letra. O trabalho apresentado está próximo do anterior mas
preocupa-se mais com o alinhamento entre música e letra a nível silábico e
não ao nível de cada secção ou linha da letra. São feitas algumas constatações
acerca da duração das notas numa música. Essa duração está restrita a várias
fracções do tempo da música. Além disso há durações mais prováveis e outras
menos prováveis.
Nos casos estudados as semínimas (1/4) e as colcheias
(1/8) são as durações mais comuns. As notas mais longas encontram-se mais
nos refrões do que nos versos e mais no nal do que no princípio de linhas
melódicas.
42
CAPÍTULO 2.
TRABALHO RELACIONADO
Capítulo 3
Representação e preparação dos
dados
3.1 Representação do ritmo
Para a representação do ritmo, optou-se por utilizar a notação ABC, uma
linguagem standard para notação musical (melodia, letra e cifra) que usa
caracteres ASCII. Esta notação foi projectada para melodias que podem ser
escritas numa pauta convencional.
Existem vários programas de domínio
público (para sistemas operativos diversos) que permitem trabalhar com
cheiros ABC, convertendo-os em partituras ou em cheiros MIDI.
Guido Gonzato construiu um manual bastante completo para a notação
ABC, manual esse que se encontra traduzido para português [34]. Mais sobre
a notação ABC pode ser encontrado no Apêndice A.
As guras 3.1 e 3.2 mostram um exemplo da representação de uma partitura com letra na notação ABC.
Para a manipulação destes cheiros foi utilizado a API para Java, ABC4J
[35], que tem exactamente esse m.
A versão disponibilizada online (0.1)
Figura 3.1: Partitura exemplo
43
44
CAPÍTULO 3.
REPRESENTAÇÃO E PREPARAÇÃO DOS DADOS
X:1
T:Taps
L:1/8
K:C
M:4/4
z4 z2 G>G | c4> G>c | e4> G>c | e2 Gc e2 Gc |
w:is-to é u-ma le-tra que eu po-de-ri-a gee4> c>e | g4 e2 c2 | G4> G>G | c8 |
w:rar pa-ra a me-lo-di-a a-qui
Figura 3.2: Representação da partitura da Figura 3.1 em ABC
tinha vários problemas, desde
bugs
a métodos por implementar. À medida
que nos fomos deparando com estes problemas, eles foram comunicados via
e-mail ao autor, Lionel Gueganton, que se mostrou-se sempre disponível para
ajudar. A resolução desses problemas viria a dar origem à actualização do
ABC4J para a versão 0.2.
3.2 Detecção dos tempos fortes de uma
melodia
Para identicar a força de cada nota dentro de um compasso foram seguidas
regras simples, enumeradas no livro
A Generative Theory for Tonal Music
[29], mais propriamente o sistema de pontos.
Neste sistema, para representar cada batimento, utiliza-se um ponto. A
distância entre dois pontos corresponde à distância entre os batimentos na
música.
Tendo um compasso e o seu tipo, é possível criar vários níveis de pontos,
onde num primeiro nível se incluem todos os batimentos, e ao avançar de nível
são retirados os pontos correspondentes a batimentos mais fracos. Dito de
outra forma, ao avançar um nível, os pontos do novo nível são em menor
número e, consequentemente, distanciar-se-ão entre si dois ou três pontos. A
força de um batimento é igual ao número de pontos que lhe são atribuídos.
Na Figura 3.3 podemos observar dois exemplos, para os compassos 4/4
e 3/4, onde, no primeiro nível (mais fraco) se tem como referência a semicolcheia.
Já na Figura 3.4 é possível observar uma aplicação concreta do
sistema de pontos, numa música, retirada de [36].
Neste exemplo, o nível
mais fraco considerado é a colcheia.
No nosso trabalho foram construídas manualmente tabelas que represen-
3.3.
45
SEPARAÇÃO DE SÍLABAS EM PORTUGUÊS
Figura 3.3: Níveis de força nos compassos 4/4 e 3/4 (sistema de pontos)
Figura 3.4: Aplicação concreta do sistema de pontos
1
tam as várias forças dentro dos tipos de compasso mais comuns considerados ,
facilitando o cálculo da força de cada nota. A granularidade da representação
foi a semi-colcheia.
3.3 Separação de sílabas em português
Tendo por base um algoritmo utilizado para a translineação de palavras,
implementado na linguagem
C# [37] foi criado um novo algoritmo com vista
à separação de sílabas em português.
O original não contemplava muitas
das situações em que ocorria divisão silábica tendo isso levado à necessidade
de um novo, que contemplasse todas as situações do algoritmo original e
algumas que estavam em falta.
O objectivo foi a partir de uma palavra (sob a forma de
string ) construir
uma lista constituída pelas suas sílabas.
Para conseguir realizar tanto a separação de sílabas como para a detecção
da sílaba tónica (explicado na próxima secção) é necessário ter em conta os
grupos de caracteres presentes na Figura 3.5.
O algoritmo para a separação de sílabas encontra-se na Figura 3.6.
É
constituído por duas fases, que se explicam de seguida. A Figura 3.7 mostra
a título de exemplo a sua aplicação, obtendo a divisão em sílabas da palavra
coimbra.
1. Numa primeira fase,
separa-se a palavra de forma que cada grupo
de vogais que separado. O local onde ocorre a separação é feito tendo
em conta as consoantes posicionadas antes e depois do grupo de vogais,
procurando construções como por exemplo:
1 2/4,
3/4, 4/4, 3/8 e 6/8.
46
CAPÍTULO 3.
REPRESENTAÇÃO E PREPARAÇÃO DOS DADOS
VOGAIS = {'a', 'e', 'i', 'o', 'u', 'á', 'à', 'ã', 'â', 'é', 'ê', ...};
SEMI_VOGAIS = {'i', 'u'};
ACENTO_GA = {'á', 'à', 'é', 'í', 'ó', 'ú'};
CIRCUNFLEXO = {'â', 'ê', 'î', 'ô', 'û'};
TIL = {'ã', 'õ'};
H = {'h'};
U = {'u'};
CONJ1 = {'b', 'c', 'd', 'f', 'g', 'p', 't', 'v'};
CONJ2 = {'c', 'l', 'n'};
CONJ3 = {'l', 'r', 'z'};
CONJ4 = {'g', 'q'};
Figura 3.5: Conjuntos de caracteres utilizados nos algoritmos
• CONJ2 + H + VOGAL (che, lha, nho, ...);
• VOGAL + CONJ3 (al, or, ez, ...);
• CONJ1 + CONJ3 + VOGAL (plu, bra, cza, ...).
[
coimbra = coim + bra ]
2. Na segunda fase
analisa-se cada grupo de vogais. Cada grupo é
separado, a menos que se trate de um ditongo
do género
[
2
ou de uma construção
CONJ4 + U + VOGAL (gua, que, quo, ...).
coim + bra = co + im + bra ]
Há ainda a dizer que foram sendo encontradas ao longo do trabalho uma
ou outra palavra cuja divisão não era bem realizada.
Para algumas delas
foram adicionadas regras especícas.
3.4 Detecção da sílaba tónica
O algoritmo para a detecção da sílaba tónica (Figura 3.9) também foi por
nós implementado, com a ajuda de gramáticas da língua portuguesa [38, 39]
e recurso a alguns sítios na
web
[40, 27]. Este algoritmo consegue identicar
a sílaba tónica com base nos caracteres que constituem a palavra, sem necessidade da utilização de símbolos fonéticos. Baseia-se nas seguintes regras:
•
Se uma sílaba tem um acento gráco e é uma das três últimas sílabas
da palavra, então é a sílaba tónica.
2 Conjunto
de vogais que se lê de uma só vez, pertencendo por isso à mesma sílaba.
3.4.
DETECÇÃO DA SÍLABA TÓNICA
47
//primeira fase
foreach (character i in the word){
if (pertence(VOGAIS, i) and !pertence(VOGAIS, i-1)){
}
if (pertence(H, i-1) and pertence(CONJ2, i-2))
or (pertence(CONJ3, i-1) and pertence(CONJ1, i-2))
divisaoEm(i-2);
else
divisaoEm(i-1);
}
//segunda fase
foreach (character i in the word){
if (pertence(VOGAIS, i) and pertence(VOGAIS, i-1)){
if (in(U, i-1) and in(CONJ4, i-2) or in(TIL, i-1))
continue;
else if (pertence(SEMI_VOGAIS, i))
if (!(pertence(ultimaSilaba(word), i)) and pertence(CONJ3, i+1))
and (!pertence(NASAIS, i+1) or pertence(VOGAIS, i+2)))
continue;
divisaoEm(i);
}
}
Figura 3.6: Separação de sílabas
48
CAPÍTULO 3.
REPRESENTAÇÃO E PREPARAÇÃO DOS DADOS
Figura 3.7: Aplicação do algoritmo para a divisão de sílabas
•
Se a palavra só tem uma sílaba, é essa a sílaba tónica (palavra
•
Se a palavra termina em 'r', 'l' ou 'z', a sílaba tónica é a última (palavra
aguda).
aguda).
•
Se a última sílaba tiver um 'i' ou um 'u' então, a última sílaba é tónica
(palavra
•
aguda).
Se nenhum caso acima se vericar, a penúltima sílaba é tónica (palavra
grave).
Há no entanto um conjunto de dezoito palavras que fogem a esta regra e
que foram consideradas completamente desprovidas de acentuação. Tratamse dos monossílabos átonos (Figura 3.8) [27].
3.5 Identicação da terminação de uma
palavra
Sendo as rimas um factor importante num texto como a letra de uma música
foi necessário encontrar uma forma de vericar se duas palavras rimam entre
si. Como no nosso trabalho não utilizamos símbolos fonéticos, mas sim as
3.5.
IDENTIFICAÇÃO DA TERMINAÇÃO DE UMA PALAVRA
o, a, os, as,
um, uns,
me, te, se, lhe, nos, lhes,
que,
com, de, por, sem, sob,
e, mas, nem, ou
Figura 3.8: Monossílabos átonos
if (pertence(MONOSSILABOS_ATONOS, word))
return -1;
if (sizeOf(word) == 1)
return 0;
//dada uma lista com as sílabas da palavra
foreach (syllable i in the word){
foreach (character j in i)
if (pertence(ACENTOS, j)
return i;
}
and i < sizeOf(i) - 4)
if (pertence(CONJ3, ultimoCaracter(word))
return sizeOf(word) - 1;
foreach (character i in ultimaSilaba(word)){
if (pertence(SEMI_VOGAIS, i)
and !(pertence(U, j) and pertence(CONJ8, i-1))
return sizeOf(word) - 1;
}
return sizeOf(word) - 2;
Figura 3.9: Detecção da sílaba tónica
49
50
CAPÍTULO 3.
REPRESENTAÇÃO E PREPARAÇÃO DOS DADOS
palavras propriamente ditas, uma maneira de abranger um grande número
de palavras que rimam é vericar se a sua terminação é igual. Situações de
terminações diferentes que produzem o mesmo som acabaram por não ser
consideradas.
Para obter a terminação de uma palavras existem três passos:
1. Identicação da sílaba tónica da palavra.
2. Identicação da vogal com mais força da sílaba tónica (geralmente a
primeira vogal da sílaba).
3. A terminação é constituída por todos os caracteres entre a vogal mais
forte (inclusivé) e o m da palavra.
3.6 Extracção de informação
Foi implementado um sistema de extracção de informação acerca da relação
entre sílabas e ritmo numa música. Este sistema destinou-se essencialmente
a comprovar que, numa música, as sílabas tónicas da letra coincidem na
maior parte das vezes, com os tempos fortes do ritmo. Além desta análise,
aproveitámos para estudar outros aspectos como: as
átonas em tempos fortes, o tipo das
resoluções de sílabas
sílabas contraídas e as palavras que
mais frequentemente surgem com sílabas contraídas, o tipo de sílabas normalmente
contraídas através da concatenação de palavras3 e ainda os
conjuntos de palavras que mais frequentemente surgem concatenados.
3.6.1
Descrição do sistema
O objectivo deste sistema é a recolha de informação a partir de músicas escritas na notação ABC, seguida da actualização dessa informação nas tabelas
utilizadas para a contabilização de várias ocorrências que pretendemos estudar.
O sistema recebe um ou mais cheiros ABC de onde vai depois extrair
a melodia e a letra representadas (Figura 3.10).
A construção da melodia
tem em conta a identicação dos vários compassos, seus tipos e das várias
notas. A construção da letra tem em conta a identicação das várias palavras
e respectivas sílabas, identicando ainda a sílaba tónica. Todas estas representações foram por nós implementadas, com a excepção das notas, para as
quais utilizamos a classe abc.notation.Note, presente no ABC4J.
3 Consideram-se
nesta situação por exemplo:
sempr' abrir
ou qu'eu.
3.6.
EXTRACÇÃO DE INFORMAÇÃO
51
Figura 3.10: Construção da Melodia e da Letra através de um cheiro ABC.
52
CAPÍTULO 3.
REPRESENTAÇÃO E PREPARAÇÃO DOS DADOS
Existe depois um módulo que associa cada nota à sílaba correspondente
traduzindo essa associação numa lista de pares nota/sílabas. Cada par contém também informação acerca do tempo em que o mesmo ocorre desde o
inicio do compasso a que a nota pertence, facilitando desta forma o cálculo
da sua força. Esta lista é depois analisada e os vários eventos a estudar são
contabilizados 3.11.
É possível extrair informação relativa aos seguintes aspectos:
•
nível de força, onde é relacionado o tipo de sílaba (tónica ou átona)
com o nível de força (de acordo com o sistema de pontos da Secção 3.2)
em que ocorre,
•
tempo dentro de cada tipo de compasso, onde é relacionado o
tipo de sílaba com o tempo dentro de cada compasso,
•
contraídas, onde são contabilizadas as palavras que mais vezes ocorrem com sílabas contraídas e em que situações,
•
concatenadas, onde são contabilizadas as situações onde mais vezes
ocorrem concatenações
•
4
de palavras,
prolongamentos, onde são contabilizadas as sílabas que são prolongadas para a(s) notas seguintes,
•
resoluções, onde é contabilizado em número de notas ou em tempo
a distância de uma sílaba átona num tempo forte e a sílaba tónica
seguinte.
Os resultados obtidos podem ser visualizados directamente na consola ou
exportadas para cheiros
CSV
(de modo a serem facilmente importadas por
folhas de cálculo).
3.6.2
Resultados
Para realizar um estudo acerca da informação que pretendíamos, utilizamos
42 músicas populares e infantis que foram analisadas pelo sistema.
Uma
listagem com os títulos e a fontes das músicas encontra-se no Apêndice B.
As nossas principais crenças vieram a conrmar-se. De seguida apresentamse algumas das conclusões retiradas da análise dos resultados:
•
Há maior ocorrência de
sílabas tónicas no primeiro tempo de cada
compasso (que é sempre o
4 chamamos
mais forte).
concatenações à contracção de sílabas de palavras diferentes
3.6.
53
EXTRACÇÃO DE INFORMAÇÃO
Figura 3.11: Contabilização dos eventos a ser estudados.
•
Existe uma regularidade nas distâncias entre os tempos com maior
ocorrência de
sílabas tónicas. Esta distância varia consoante o tipo
de compasso. Trata-se de uma constatação que de certa forma acaba
por comprovar o sistema de pontos.
•
Utilizando o sistema de pontos para atribuir forças a cada tempo do
compasso, observa-se facilmente que nos
cem mais
nos
•
tempos mais fortes apare-
sílabas tónicas e menos átonas, passando-se o contrário e
tempos mais fracos.
A maior parte das resoluções e de sílabas átonas que ocorrem em tempos
fortes é feita na nota imediatamente a seguir.
•
Não há grandes conclusões a tirar quanto ao tipo de sílabas que mais
aparecem
contraídas. Apenas a dizer que a palavra que mais vezes foi
encontrada com a ocorrência de uma contracção foi para que é muitas
vezes lido como p'ra.
•
Sempre que existe uma
concatenação de palavras a última letra da
primeira palavra é uma vogal (mais precisamente um 'a', 'e' ou 'o' não
acentuados), assim como a primeira letra da segunda palavra (neste
caso pode ser qualquer vogal, acentuada ou não)
54
CAPÍTULO 3.
•
REPRESENTAÇÃO E PREPARAÇÃO DOS DADOS
Não foi encontrada qualquer sílaba átona
prolongada, no entanto tam-
bém não foram encontrados prolongamentos em número suciente que
nos permita tirar maiores conclusões.
No Apêndice C encontram-se os resultados obtidos para os vários compassos suportados, tendo sido escolhida, como divisão mais baixa de um
compasso, a semicolcheia (0.25 de um semínima).
3.7 Repositório de palavras
Para ser possível a construção de letras com a maior diversidade possível, foi
necessário encontrar uma grande fonte de palavras que pudesse ser facilmente
consultada.
3.7.1
Floresta Sintá(c)tica
Incialmente a escolha recaiu sobre o recurso
Floresta Sintá(c)tica,
que se
trata de um conjunto de textos retirados dos corpus CETEMPúblico (texto
Público )
do jornal
sintaticamente analisados e se encontra disponível na
Linguateca[41]. A forma mais simples de aceder à
Floresta Sintá(c)tica
foi a
criação de uma base de dados relacional a partir de um script disponibilizado
pelo Pólo de Braga da Linguateca [42]. Esta base de dados contém as várias
árvores sintácticas existentes na
Floresta Sintá(c)tica,
tornando-se simples
aceder a uma frase ou a uma palavra e ainda à sua forma gramatical, à sua
função sintática, ao seu lema
5
6
ou à sua morfologia .
Ficavam-nos a faltar no repositório atributos relacionados com as sílabas
da palavra, que também convinha estarem presentes na base de dados. Foi
por isso criada uma nova tabela com o auxílio dos algoritmos descritos atrás,
e que tinhas como atributos: a palavra, o número de sílabas, a sua divisão
silábica e a posição da tónica.
3.7.2
A nossa base de dados
Com o evoluir do trabalho foi sentida a necessidade de uma base de dados
mais à medida do programa. Com uma estrutura mais exível e à qual fosse
possível acrescentar palavras que não se encontrassem na
Floresta.
Utilizando a ferramenta Jspell[43, 44] que se trata de um analisador morfológico, foi-nos possível obter os atributos gramaticais e morfológicos de
5 palavra
6 género,
base
número e tempo verbal
3.7.
55
REPOSITÓRIO DE PALAVRAS
Figura 3.12: Diagrama da base de dados utilizada
grande parte das palavras da língua portuguesa, facilitando a criação de uma
nova base de dados onde esses atributos também estivessem presentes.
A nossa base de dados foi criada no motor MySQL e a sua estrutura
encontra-se representada na Figura 3.12. Segue-se uma breve descrição das
cinco tabelas que constituem a base de dados:
•
Palavras - todas as palavras, sua categoria gramatical e o seu lema.
•
Morfologia - atributos morfológicos de todas as palavras: género e
número.
Quando o género, o número ou ambos não estão denidos
para uma palavra, ela também está presente nesta tabela, com o(s)
atributo(s) preenchidos como indenidos. O mesmo acontece a palavras
que sirvam para ambos os géneros ou números.
•
Verbos - atributos especícos dos verbos: transitividade, tempo verbal
e pessoa.
•
PronomesPessoais - atributos especícos dos pronomes pessoais: pessoa e tipo.
•
Silabas - basicamente a mesma que já era utilizada em conjunto com a
base de de dados da
Floresta.
Foram no entanto acrescentados alguns
atributos com o decorrer do trabalho, como é o caso da terminação da
palavra e do coeciente de rima.
A terminação da palavra é obtida
através do algoritmo descrito na Secção 3.5.
O coeciente de rima é
basicamente o somatório de todas as palavras que existem na base de
dados e que têm a mesma terminação. Estes dois atributos podem ser
utilizados para facilitar a existência de rimas.
56
CAPÍTULO 3.
REPRESENTAÇÃO E PREPARAÇÃO DOS DADOS
Há ainda a dizer que os verbos no particípio passado foram considerados
adjectivos na base de dados. A razão que nos levou a fazê-lo prende-se com
o facto de, em grande parte das situações, quando o verbo assim conjugado
não exprime nenhuma razão temporal, desempenha a função de adjectivo
[38]. Eventualmente deveria até estar na base de dados sob ambas as formas.
A base de dados foi preenchida com todas as palavras presentes na base de
dados da
Floresta e complementada com palavras retiradas de textos poéticos
web. Os nomes dos textos encontram-se listados no Apêndice
recolhidos pela
D. É constituída actualmente por mais de vinte mil palavras.
Capítulo 4
Tra-la-Lyrics, o nosso gerador
Tra-la-Lyrics foi o sistema construído para procurar alcançar o principal objectivo desta dissertação: a geração de letras para músicas (Figura 4.1).
Este sistema procura aplicar alguma da informação recolhida durante o
estudo preliminar. Foi implementado na linguagem de programação Java e
tem como entrada um cheiro ABC. A saída é também um cheiro ABC,
mas com a letra gerada inserida. As palavras utilizadas encontram-se numa
base de dados que corre no motor MySQL. O cheiro ABC que dá entrada
no sistema pode ser criado manualmente ou criado a partir de um cheiro
MIDI, recorrendo ao binário
midi2abc.
Apesar do cheiro ABC criado por
este binário não ser completamente compatível com o programa, não são
precisas muitas alterações para que o passe a ser.
O cheiro ABC deve
conter a melodia para a qual se pretende gerar uma letra. No caso de utilizar
o
midi2abc
será necessário escolher o canal do MIDI onde se encontra a
melodia da voz. O cheiro ABC à saída é em tudo semelhante ao que deu
entrada, mas com a letra gerada inserida.
facilmente convertido em
PostScript
Esse cheiro pode depois ser
(.ps) e seguidamente em
PDF
de modo
a facilitar a visualização da letra e da pauta da música.
4.1 Arquitectura
O Tra-la-Lyrics está divido em módulos, cada qual com a sua função.
Na
Figura 4.2 encontra-se uma representação da arquitectura do sistema.
As
representações para melodia e letra utilizadas no sistema de extracção de informação fora também aqui utilizadas. As secções que se seguem apresentam
cada um dos módulos individualmente.
Há a dizer que aquilo a que podemos chamar o
contra nos módulos da
core
do sistema se en-
Selecção de Palavras, sendo eles os responsáveis pela
57
58
CAPÍTULO 4.
TRA-LA-LYRICS, O NOSSO GERADOR
Figura 4.1: Objectivo do sistema
escolha de palavras de acordo com o ritmo e pela implementação de várias
características, especícas das várias estratégias e que têm em vista tornar
o texto gerado mais interessante. O módulo
Métrica
é partilhado pelas três
primeiras estratégias utilizadas e só por si, garante que o texto é gerado de
acordo com o ritmo presente na melodia. O módulo
Vocabulário
tem imple-
mentações diferentes de acordo com a estratégia utilizada para a geração e
adiciona restrições próprias das estratégia às restrições que já vêm do módulo
Métrica.
Após juntar todas as restrições, procura na base de dados por
palavras que se ajustem.
4.1.1
Extracção da melodia
Este módulo é o mesmo que foi utilizado no sistema de extracção de informação com o mesmo nome.
hierárquica da
A sua função é construir uma representação
melodia recebida. Relembramos que a melodia é constituída
por notas que estão, por sua vez, organizadas em compassos.
4.1.2
Análise da melodia
Para cada nota da melodia é criada uma nova representação, a que chamamos
NotaNoCompasso e que contém não só a representação da nota, mas também
a sua
posição dentro do compasso em que se encontra, a sua força e se
4.1.
ARQUITECTURA
Figura 4.2: Arquitectura geral do Tra-la-Lyrics
59
60
CAPÍTULO 4.
TRA-LA-LYRICS, O NOSSO GERADOR
Figura 4.3: Core do Tra-la-Lyrics: selecção de palavras
Figura 4.4: Extracção da melodia a partir de um cheiro ABC
4.1.
61
ARQUITECTURA
Figura 4.5: Representação de uma melodia
é a
última da sua parte. Como já referido anteriormente, para a obtenção
da força de uma nota é utilizado o sistema de pontos, explicado mais detalhadamente na Secção 3.2.
Uma parte da música é basicamente uma frase
1
musical . A anotação acerca de ser ou não a última nota da sua parte é útil
quando se pretende tirar partido desse facto para, por exemplo introduzir
uma rima. A saída deste módulo é uma representação constituída por uma
lista de
NotasNoCompasso
e ainda métodos utilizados para calcular a dis-
tância (em número de notas) entre qualquer nota e a ocorrência do próximo
padrão relevante para a métrica da letra. Estes padrões serão explicados e listados na secção seguinte. De certa forma, a lista de notas acaba por ser uma
representação
plana
da melodia. A Figura 4.5 exemplica a representação
de uma melodia, construída pelo módulo
Extracção da melodia e a Figura
Análise da Melodia.
4.6 mostra a lista de notas construída pelo módulo
4.1.3
Métrica
Este módulo é responsável pela construção da letra.
É nele que são adi-
cionadas ou retiradas palavras da letra. O seu objectivo principal é encontrar
palavras que encaixem no
ritmo da melodia. Para isso a lista de
NotasNo-
Compasso é percorrida de modo a encontrar padrões considerados relevantes
para a construção da métrica da letra. De acordo com o padrão encontrado
e com a distância entre a nota actual e o m do padrão é necessário um tipo
de palavra diferente, no que diz respeito ao número de sílabas e à posição
da sílaba tónica. Essa palavra é obtida através do módulo
Vocabulario
que
poderá acrescentar restrições à palavra e só depois tentar obtê-la com recurso à nossa base de dados. Se o módulo
1 Uma
Vocabulário retornar uma palavra,
frase musical trata-se de uma subdivisão da música, constituída por uma sequência de notas coerente com um princípio e m denidos.
62
CAPÍTULO 4.
TRA-LA-LYRICS, O NOSSO GERADOR
Figura 4.6: Representação da lista de notas para a melodia da Figura 4.5
4.1.
63
ARQUITECTURA
é ainda preciso calcular o índice da próxima nota sem letra. Esse índice é
2
obtido somando o número de sílabas efectivas da nova palavra com o número
de pausas e notas ligadas presentes na parte abrangida. Os padrões considerados relevantes para a métrica da letra encontram-se listados de seguida
acompanhados de um exemplo.
distância
•
n
As palavras necessárias têm em conta a
calculada.
Tempo forte: Uma nota ocorre num tempo forte.
Os tempos considerados fortes foram aqueles cuja força calculada era
a maior do compasso ou estava a cima de um valor pré-denido.
A palavra deve ter no máximo
erá estar na posição
n
n+2
sílabas
3
e a sua sílaba tónica dev-
começando a contar no início da palavra. Como
este padrão acaba por incluir muitos dos que se seguem, ele apenas é
procurado se nenhum dos padrões que incluem tempos fortes for encontrado. É um padrão importante porque ao ser identicado o algoritmo
vai tentar que as
sílabas tónicas coincidam com os tempos fortes.
Para o exemplo da imagem, seria necessária uma palavra com um máximo de quatro sílabas, sendo a tónica a segunda, como é o caso de
an-gús-ti-a.
•
Tempo forte seguido de pausa: Uma nota ocorre num tempo forte
e é seguida de uma pausa.
A palavra deverá ter
posição
2 Sílabas
n,
n
sílabas e a sílaba tónica deverá encontrar-se na
começando a contar do início da palavra.
A identicação
contraídas só contam como uma sílaba e cada prolongamento conta como uma
sílaba.
3 As palavras da Língua Portuguesa só podem ser acentuadas numa das suas três últimas
sílabas
64
CAPÍTULO 4.
TRA-LA-LYRICS, O NOSSO GERADOR
deste padrão vai, não só tentar fazer com que as sílabas tónicas coincidam com os tempos fortes, mas também procurar garantir que não
ocorram
palavras interrompidas por uma pausa.
Para o exemplo da imagem, seria necessário uma palavra com duas
sílabas, sendo a última a tónica, como
•
a-mor.
Tempo forte seguido do m da melodia: Uma nota ocorre num
tempo forte que é seguido pelo m da melodia.
Semelhante ao padrão anterior, mas em vez de terminar numa pausa,
chega-se mesmo ao m da melodia. A identicação deste padrão vai,
não só tentar fazer com que as sílabas tónicas coincidam com os tempos
fortes mas também procurar garantir que a melodia não termina numa
palavra com sílabas a mais que notas disponíveis.
Para o exemplo na imagem, seria necessário uma palavra uma palavra
com três sílabas, estando a tónica na última, como em
•
i-lu-dir.
Pausa: Uma pausa.
A palavra deverá ter no máximo
tipo de acentuação.
n-1
sílabas e não deve ter qualquer
O único tipo de palavras que respeita estas re-
strições são os monossílabos átonos, o que acaba por tornar difícil a
possibilidade de existirem longas sequências de palavras sem qualquer
acentuação. Não é contudo crítica a ocurrência de sílabas tónicas em
tempos que não são fortes. A identicação deste padrão é necessária
para procurar garantir que não há sílabas que coincidam com pausas
da melodia.
•
Tempo forte seguido de uma nota, seguida de uma pausa:
Uma nota encontra-se num tempo forte, tem uma outra nota a seguir,
4.1.
65
ARQUITECTURA
num tempo fraco que é por sua vez seguida de uma pausa.
A palavra deverá ter no máximo
n+1
sílabas e a
n -ésima sílaba deverá
ser a tónica. A identicação deste padrão vai, não só tentar fazer com
que as sílabas tónicas coincidam com os tempos fortes, mas também
procurar garantir que não ocorram
palavras interrompidas por uma
pausa.
Para o exemplo na imagem, seria necessária uma palavra com o máximo
de três sílabas, sendo a tónica a segunda, como é o caso de
•
con-quis-ta.
Último tempo forte da parte: Uma nota é a última forte dentro
da parte da música em que está inserida.
Para que existam partes denidas é necessário o utilizador indicar a
divisão em partes antes da geração da letra. Essa divisão é representada
sob a forma de uma lista com o tamanho em número de notas, de cada
parte.
No caso de se encontrar este padrão, a palavra deverá ter no
máximo
n+d
sílabas, sendo
d
a distância entre a última nota forte da
parte e a última nota da parte. A
n -ésima sílaba deverá ser a tónica.
A identicação deste padrão é importante pois facililita a inclusão de
eventos interessantes no m de cada parte da música, como por
exemplo, a existência de uma rima.
•
Fim da melodia: Uma nota é a última da melodia.
A palavra deverá ser um dos dezoito monossílabos átonos, porque se
este padrão foi identicado, signica que apenas falta uma nota para
terminar a melodia e que essa nota não se encontra num tempo forte.
A identicação deste padrão é necessária para procurar garantir que
66
CAPÍTULO 4.
TRA-LA-LYRICS, O NOSSO GERADOR
o
Padrão
N
Tempo forte
sílabas
Tónica
n+2
n
Tempo forte seguido de pausa
n
n
Tempo forte seguido do m da melodia
n
n
n-1
nenhuma
Tempo forte seguido de uma nota, seguida de uma pausa
n+1
n
Último tempo forte da parte
n+d
n
n
nenhuma
Pausa
Fim da melodia
Figura 4.7: Sumário dos padrões
a melodia não termina numa palavra com
mais sílabas que as notas
disponíveis.
A Figura 4.7 contém um sumário dos padrões relevantes para a métrica.
4.1.4
Vocabulário
O módulo
Vocabulário
recebe
pedidos de palavras de acordo com o
número de sílabas e a posição da sílaba tónica, pedidos esses feitos pelo
módulo
Métrica.
Este módulo tem também acesso a uma
fonte de
palavras. As palavras podem ser obtidas a partir de um Proxy4 , que no
caso das estratégias implementadas é sempre um interface com uma base
de dados. No entanto seria possível que esse Proxy fosse um interface para
uma outra fonte de palavras (um cheiro, um dicionário, outra estrutura,
...), bastando para isso apenas que os métodos responsáveis pela obtenção
das palavras as fossem buscar outro lado, que não à base de dados. A fonte
de palavras acaba então por ser completamente dependente do módulo
Vocabulário
(Figura 4.8).
Este módulo pode ser alvo de várias reimplementações, correspondendo
cada uma a uma
estratégia para obter as palavras. De acordo com a estraté-
gia seguida podem ser acrescentadas
restrições ao tipo de palavra que se
procura. Essas restrições adicionais têm como objectivo tornar a geração de
texto mais interessante do que uma simples sequência de palavras que apenas
encaixa no ritmo. As várias restrições para a obtenção de palavras podem
levar à inexistência de palavras que as respeitem por completo, fazendo com
4O
Proxy é apenas introduzido nesta secção e não volta a ser referido para a frente
visto tratar-se apenas de um interface que não é essencial para a compreensão do resto da
arquitectura. Não nos parece por isso necessário sobrecarregar os vários diagramas.
4.1.
67
ARQUITECTURA
Figura 4.8: Vocabulário
5
o Proxy simplesmente não retorne nada . Este módulo deverá por isso também conseguir lidar com essa possibilidade procurando
alternativas ao tipo
de palavras necessário (fazendo cair restrições, trocando algumas delas, ...),
sem que o módulo
Métrica
sequer tenha a percepção do que se passou. Em
relação a todas as estratégias, o número de sílabas pedido para as palavras
acabou por ser utilizado como um número máximo e não um número xo.
Se tal não tivesse sido feito, as palavras teriam tendência a ocupar todas
as notas do padrão, cando as letras compostas por menos palavras, na sua
maioria muito grandes.
O módulo
Vocabulário
é portanto muito importante para a gestão do vocab-
ulário presente nas letras geradas. Se a gestão não funcionar correctamente
ou se o vocabulário não for muito extenso, pode haver um problema de falta
de diversidade [9] ou mesmo de falta de soluções. Foi reservada uma secção
completa para discutir as estratégias implementadas (Secção 5).
4.1.5
Inserção da letra
Este módulo tem como entrada a letra gerada e o cheiro ABC original. A
sua função é apenas a criação de um novo cheiro, em tudo igual ao original,
mas com a letra gerada correctamente inserida de acordo com o
standard
do
ABC (Figura 4.9).
5 Se
por exemplo a base de dados não contiver palavras de acordo com as restrições.
68
CAPÍTULO 4.
TRA-LA-LYRICS, O NOSSO GERADOR
Figura 4.9: Inserção da letra
4.2 Interface com o utilizador
Para facilitar a inserção de alguns parâmetros nas várias experiências realizadas foi criado um interface muito simples. Este interface apenas contempla
as estratégias 1 a 3 e algumas opções de geração (Figura 4.10). Após a geração este interface pergunta ao utilizador se pretende guardar um cheiro
ABC com a letra gerada e pergunta depois se quer converter o ABC para
uma pauta em
PostScript.
Para realizar experiências utilizando a estratégia
4 é necessário recorrer à linha de comandos.
Figura 4.10: Interface com o utilizador
Capítulo 5
Estratégias
Esta secção pretende explicar as várias estratégias que foram utilizadas para a
geração de letras. Todas elas têm em comum a parte inicial, onde a melodia
é extraída do cheiro ABC e depois analisada de modo a construir uma
estrutura plana: a
lista de Notas (Figura 4.6). A parte em que as várias
estratégias diferem é a
Selecção de palavras, onde a letra é construída.
Depois
dessa parte, todas as estratégias têm mais uma vez o mesmo funcionamento,
nomeadamente no módulo
Inserção da letra.
As primeiras três estratégias começam todas pelo mesmo: identicam os
padrões rítmicos da melodia e tentam escolher o tipo de palavras necessário
(de acordo com o número de sílabas e a posição da sílaba tónica) para que
o
ritmo seja respeitado. É por isso que todas partilham também o módulo
Métrica.
reimplementações,
desde que tenha por um lado acesso a um repositório de palavras (no nosso
O módulo
Vocabulário
pode ser alvo de várias
caso é sempre uma base de dados) e por outro lado a capacidade de responder
a
pedidos de palavras de acordo com os seus atributos silábicos.
Tirando isso,
cada reimplementação diz respeito a uma nova estratégia para obter palavras.
Cada estratégia poderá acrescentar novas restrições às palavras necessárias e
deverá também lidar com a possibilidade de não existir qualquer palavra de
acordo com o pretendido.
generate and test ) não utiliza os mesmos módulos que as
restantes estratégias na parte Selecção de palavras. Isto deve-se ao facto da
A estratégia 4 (
estratégia 4 não dar prioridade ao ritmo, mas sim à
construção das frases.
As sua estrutura, apesar de diferente, acaba por ser paralela às restantes
estratégias.
69
70
CAPÍTULO 5.
ESTRATÉGIAS
5.1 Características
Como já foi dito, nessas estratégias procuraram-se adicionar algumas
carac-
terísticas à geração, para tornar o texto mais interessante. Como referido
na Secção 2.1.1, Manurung [6] identica vários aspectos que considera ser
características fundamentais para que determinado texto seja considerado
poesia e não outra coisa:
•
Ritmo e métrica
•
Rima e outros padrões fonéticos
•
Linguagem gurativa
Tal como na poesia, as letras para música também procuram tirar partido
destas características. Em
How to Write Lyrics [45] são sugeridos três pontos
importantes que se devem ter em atenção ao escolher palavras para uma
letra:
ritmo, rimas e repetição.
Como já foi referido na Secção 4.1.3 a módulo
Métrica trata da escolha da
métrica correcta, para que o texto encaixe no ritmo da melodia. Os outros
pontos encontram-se inseridos no módulo
Vocabulário
e são explorados de
formas diferentes, dependendo da estratégia utilizada.
5.1.1
Ritmo
Além do que se encontra referido acerca do ritmo na Secção 4.1.3 há uma
característica que procura fazer com que o
m de frases gramaticais co-
incida com o m de frases musicais. Se cada frase gramatical na letra
corresponder a um número xo de frases musicais será mais fácil de ser cantada. Desta forma letra e melodia cam mais intimamente ligadas, havendo
um paralelismo entre ambas. De modo a que isto seja possível, é necessário
forçar as frases gramaticais a terminarem quando é detectado o m de uma
frase musical. Há no entanto determinadas classes de palavras com que sim1
plesmente não faz sentido terminar frases . No caso de uma frase terminar
numa palavra dessas classes, essa palavra é apagada, sendo de seguida substituída por uma
interjeição com os mesmos atributos silábicos ou por pro-
longamentos da palavra anterior. O utilizador pode especicar o número
de frases musicais a que quer fazer corresponder uma frase gramatical.
Esta associação pode no futuro ser melhorada, por exemplo com
estimati-
vas para o tamanho de cada frase, tendo em conta o tamanho médio de cada
classe de palavras.
1 são
exemplos disso os artigos e as preposições.
5.2.
PARÂMETROS COMUNS
5.1.2
71
Rimas
Foi considerado que duas palavras rimam quando têm a mesma terminação,
sendo a terminação de uma palavra obtida através do procedimento descrito
em 3.5. As terminações de cada palavra encontram-se guardadas na nossa
base de dados. Nas várias estratégias implementadas, procura-se que existam
rimas no nal de cada parte da música. Como já foi referido, a divisão da
música em partes pode ser indicada pelo utilizador antes de iniciar a geração.
No futuro é possível a implementação de uma forma automática segmentar
a música em partes, identicando os locais adequados para a ocorrência de
rimas. Essa abordagem poderá inspirar-se no trabalho de Grilo [46].
5.1.3
Repetição
De forma a que exista algum tipo de repetição nas nossas letras, as estratégias
implementadas podem utilizar algumas das características que se seguem:
1.
Reutilização de palavras: cada palavra seleccionada para fazer parte
da letra é guardada. A partir daí sempre que é necessária uma nova
palavra, se alguma das palavras previamente seleccionadas respeitarem
tanto as restrições métricas como as da estratégia, há uma probabilidade denida para que uma dessas palavras volte a ser seleccionada.
Essa probabilidade é denida pelo utilizador.
2.
Palavras com o mesmo lema: o utilizador pode dar como entrada
uma lista de palavras de classe aberta que gostaria de ver na letra
gerada.
O sistema vai então procurar dar prioridade a palavras com
o mesmo lema das palavras dadas. Também chamamos a esta característica
tema, dado que o objectivo é de certa forma que a letra tenha
palavras de determinadas famílias podendo isso ser suciente para que
esta tenha uma tema mais óbvio. Apesar de muito supercial, esta característica será provavelmente o mais próximo de semântica que podemos encontrar no sistema.
5.2 Parâmetros comuns
Para a geração através das várias estratégias é possível denir alguns dos
parâmetros que se descrevem de seguida:
•
Melodia: Melodia para a qual se pretende gerar a letra.
72
CAPÍTULO 5.
•
ESTRATÉGIAS
Fronteira forte/fraco: Número que vai dizer a partir de que nível de
força se considera um tempo forte e um tempo fraco.
•
Probabilidade de rima: Probabilidade de ocorrência de rima no nal
de uma frase musical. Nas nossas experiências esta probabilidade foi
sempre de 100% porque de outra forma ainda existiriam menos rimas.
•
Probabilidade de reutilização de palavras: Probabilidade de uma
palavra que já foi seleccionada para a letra, o voltar a ser.
Isto se
respeitar as restrições necessárias para voltar a ser seleccionada.
•
Tipo da base de dados: Possibilidade de escolher entre a utilização
da base de dados da Floesta Sintáctica (utilizada numa versão anterior
do programa) ou a nova base de dados, criada por nós.
•
Host da base de dados: Possibilidade de escolher o
hostname
da
base de dados.
•
Divisão da música em partes: O utilizador pode indicar uma divisão da música em partes, das quais a geração pode tirar partido para
tornar o texto gerado mais interessante.
•
Probabilidade de seleccionar uma conjunção: Probabilidade de
ser escolhida uma conjunção para juntar duas frases.
•
Partes musicas por frase gramatical: Número de partes musicais que se pretende ver abrangido por cada frase gerada. Por outras
palavras, número de partes musicais ao m das quais se pretende o
início de uma nova frase gramatical.
•
Temas:
Lista com palavras de classe aberta cuja inclusão ou de
palavras da sua família na letra se pretende que seja forçada.
•
Melhores coecientes de rima: Número de palavras com melhor
coeciente de rima de onde se vai seleccionar uma iniciar uma frase.
Quanto mais pequeno este número for, mais probabilidade haverá em
encontrar palavras que rimem, mas as terminações tenderão a ser todas
iguais. Nas experiência em que este parâmetro é omitido, foi usado o
valor 3.
•
Máximo de passagens: Número máximo de passagens pela mesma
classe gramatical, sem que tenha havido retrocesso.
Este número é
necessário e utilizado para controlar ciclos, evitando que o programa
insista vezes a mais numa situação para a qual simplesmente não existe
5.3.
ESTRATÉGIA 1 - PALAVRAS ALEATÓRIAS
73
solução. Nas experiência em que este parâmetro é omitido, foi usado o
valor 1.
•
Peso de cada produção: Número directamente proporcional à probabilidade de determinada produção ser escolhida entre as restantes produções do símbolo gramatical correspondente. A probabilidade de uma
produção ser escolhida é igual ao seu peso dividido pela soma dos pesos
de todas as produções dentro do mesmo símbolo.
5.3 Estratégia 1 - Palavras aleatórias
5.3.1
Descrição da estratégia
Esta é a estratégia mais simples implementada.
Nela apenas são procu-
radas palavras que sigam as restrições métricas dadas pelo módulo
Métrica
(número de sílabas e sílaba tónica) de modo a que respeitem no padrão rítmico da melodia. As palavras escolhidas são de resto aleatórias, não estando
presente qualquer noção de frase ou de classes gramaticais. Se o utilizador
submeter juntamente com a música uma divisão da mesma em partes, há sim
a noção de frase musical.
De modo a tornar as letras geradas mais interessantes esta estratégia utiliza duas das características referidas na Secção 5.1, que podem quebrar a
aleatoriedade completa:
5.3.2
rimas e reutilização de palavras.
Parâmetros
Nesta estratégia é possível denir os seguintes parâmetros para a geração:
•
Melodia
•
Fronteira forte/fraco
•
Tipo da base de dados
•
Host da base de dados
•
Probabilidade de rima
•
Probabilidade de reutilização de palavras
•
Divisão da música em partes
74
CAPÍTULO 5.
ESTRATÉGIAS
Figura 5.1: Estratégia 1
5.3.3
Prioridades
Apesar de termos uma grande base de dados e esta estratégia ter apenas
um reduzido número de restrições, podem acontecer situações em que simplesmente não existe uma palavra de acordo com o pretendido. Foram por
isso denidas prioridades para as várias restrições. Na nossa opinião as
ri-
mas são bastante importantes quando comparadas com a existência de um
pequeno número de sílabas que não respeitam o
ritmo.
Aliás, como foi
possível constantar pelos resultados obtidos com a extracção de informação
(Secção 3.6.2), apesar de em número reduzido, há algumas ocurrências de
sílabas átonas em tempos fortes e de sílabas tónicas em tempos fracos.
por isso que a primeira restrição a cair é a posição da sílaba tónica.
É
Esta
posição deixa de ser xa e passa a ser considerada como a posição mínima
(de preferência) ou máxima (se a palavra nao tiver mais sílabas) para a sílaba
tónica. A razão que nos leva a procurar por palavras dando a posição mínima para a sílaba tónica também está relacionada com os resultados relativos
às resoluções, obtidos na extracção de informação. Neles verica-se que, na
grande maioria, as
resoluções de sílabas átonas em tempos fortes é feito nas
notas que se seguem. Se continuar a não existir uma palavra de acordo
com o necessário as restrições rítmicas são repostas e aí sim, a terminação
cai, chegando-se a uma situação semelhante a quando não são pretendidas
rimas. Um quandro com as prioridades encontra-se na Figura 5.2.
5.4.
ESTRATÉGIA 2 -
TEMPLATES SIMPLES
75
Métrica
Estratégia
max sílabas + (pos tónica ou sem tónica)
terminação
max sílabas + pos min/max tónica
terminação
max sílabas + (pos tónica ou sem tónica)
nada
max sílabas + pos min/max tónica
nada
Figura 5.2: Prioridades das restrições na Estratégia 1
5.4 Estratégia 2 - templates simples
Esta estratégia surgiu de uma vontade de obter de uma forma rápida letras
em que a ordem das palavras não fosse completamente aleatória e onde já
houvesse alguma coerência na sequência das palavras. Cedo foi abandonada,
mas acabou por ser uma ponte para a estratégia 3, onde é utilizada uma
gramática generativa.
5.4.1
Descrição da estratégia
O módulo
plates
Vocabulário
nesta estratégia tem acesso a um selector de
tem-
que gere sequências de frases gramaticais e ainda um submódulo re-
sponsável pela coerência morfológica.
uma palavra, o módulo
Vocabulário
Sempre que o módulo
Métrica
pede
junta aos requisitos silábicos da palavra
restrições como a próxima categoria gramatical do template seleccionado
e, se existirem, atributos morfológicos (género e número) coerentes com as
palavras anteriormente devolvidas (Figura 5.3).
Há ainda a dizer que o selector de templates gere dois tipos de templates:
frases completas e conjunções. Com uma probabilidade que pode ser
denida, as frases completas são juntas através de uma conjunção. Procurase também incluir nesta estratégia a característica
coincidência do m de
frases gramaticais com o m de frases musicais através da denição
do número de frases musicais abrangidas por cada
atingir esse número de partes, o
5.4.2
Os
template
template.
Ao terminar
muda obrigatoriamente.
templates
Apesar de não ser complicado adicionar novos templates, os templates utilizados nas nossas experiências foram os que se encontram na Figura 5.5,
acompanhados de exemplos de frases.
encontra-se na Figura 5.4.
O signicado dos vários símbolos
76
CAPÍTULO 5.
ESTRATÉGIAS
Figura 5.3: Estratégia 2
Símbolo
Signicado
S
frase
SN
sintagma nominal
SV
sintagma verbal
SA
sintagma adjectival
SP
sintagma preposicional
adj
adjectivo
adv
advérbio
art
artigo
con
conjunção
in
interjeição
nc
nome comum
prep
preposição
pdem
pronome demonstrativo
pind
pronome independente
ppes
pronome pessoal
ppos
pronome possessivo
v
verbo
Figura 5.4: Símbolos e respectivo signicado
5.4.
ESTRATÉGIA 2 -
TEMPLATES SIMPLES
Template
77
Frase exemplo
art nc adj
art adj nc
ppes v adj
art nc v prep nc
pind v prep nc adj
art nc adj v adv art nc
v art adj prep nc
Um gato lindo.
Um lindo gato.
Eu sou mau.
O gato percebe de ratos.
Que escolheste entre coisas ambíguas?
Um dia mau acontece todas as semanas.
É o maior em casa.
Figura 5.5:
Templates
Métrica
utilizados
Estratégia
max sílabas
max sílabas
max sílabas
max sílabas
+ (pos tónica ou sem tónica)
+ pos min/max tónica
+ (pos tónica ou sem tónica)
+ pos min/max tónica
classe gramatical
classe gramatical
classe gramatical
classe gramatical
+ atribs morfológicos + terminação
+ atribs morfológicos + terminação
+ atribs morfológicos
+ atribs morfológicos
Figura 5.6: Prioridades das restrições na Estratégia 2
5.4.3
Prioridades
As prioridades denidas para esta estratégia são de certa forma semelhantes
às denidas para a estratégia 1, com a inclusão dos atributos gramaticais
e morfológicos (Figura 5.6).
No entanto, nesta estratégia as prioridades
acabam por ser mais importantes, dado a existência de uma maior quantidade de restrições.
Se mesmo deixando cair algumas restrições não for obtida qualquer
palavra, o
template actual é simplesmente alterado e é pedido um
novo que virá com restrições diferentes do anterior (ou até sem restrições
morfológicas, devido a dizer respeito ao início de uma nova frase).
Mudar
o template pode no entanto vir a interromper frases que carão incoerentes.
Como já foi dito, esta estratégia foi abandonada e por isso este problema
nunca veio a ser corrigido, a não ser na estratégia 3, onde é utilizada uma
gramática generativa.
5.4.4
Parâmetros
Nesta estratégia é possível denir os seguintes parâmetros para a geração:
•
Melodia
•
Fronteira forte/fraco
78
CAPÍTULO 5.
•
Tipo da base de dados
•
Host da base de dados
•
Probabilidade de rima
•
Probabilidade de reutilização de palavras
•
Divisão da música em partes
•
Probabilidade de seleccionar uma conjunção
•
Partes musicais por frase
ESTRATÉGIAS
5.5 Estratégia 3 - Gramática generativa
Nesta estratégia o módulo
Vocabulário
contém uma
gramática generativa
constituída por várias produções e que, ao adicionar restrições gramaticais
às palavras pretendidas, procura que a sequência de palavras construa frases
coerentes a nivel gramatical e morfológico.
A gramática é utilizada para gerar
templates de frases gramaticais no entanto
possibilita a geração de muito mais combinações entre símbolos, dando por
isso origem a uma quantidade muito maior de
templates.
Devido à estru-
tura da gramática é também mais simples a gestão e organização das várias
possibilidades.
5.5.1
Descrição da estratégia
Sempre que uma palavra é necessária, o módulo
Métrica envia ao módulo Vo-
cabulário as restrições silábicas para a palavra pretendida. A essas restrições
o módulo Vocabulário adiciona restrições presentes no próximo símbolo do
template gerado pela gramática. A este nível cada símbolo da gramática é
a representação de uma classe gramatical (que pode conter vários atributos
como o género, número, a pessoa, entre outros) (Figura 5.7).
Além da utilização da gramática para construir frases, estas estratégia
tira proveito de algumas características referidas na Secção 5.1, nomeadamente:
e
rimas, reutilização de palavras, palavras com o mesmo lema
coincidência do m de frases gramaticais com o m de frases
musicais. Há no entanto algumas diferenças no funcionamento de algumas
destas características, nomeadamente nas rimas e na reutilização de palavras.
Devido ao elevado número de restrições presentes nesta estratégia, as rimas
5.5.
79
ESTRATÉGIA 3 - GRAMÁTICA GENERATIVA
Figura 5.7: Estratégia 3
começam a escassear, mesmo com uma prioridade elevada. Para tentar evitar que as rimas praticamente desapareçam, esta estratégia utiliza o seguinte
procedimento ao escolher cada palavra coincidente com o m de uma frase
musical:
•
Se a frase for a primeira da letra ou se as duas frases anteriores rimam
uma com a outra a estratégia procura uma palavra que respeite as
2
restrições e que tenha um coeciente de rima elevado . A terminação
da palavra escolhida é depois guardada numa lista de terminações.
•
Se a frase deve rimar, a estratégia procura encontrar uma palavra que
respeite as restrições e que tenha uma das terminações presentes na
lista de terminações. Começa por tentar a última terminação e vai até
ao início da lista enquanto não encontrar uma palavra. Só se mesmo
assim não encontrar é que a restrição relativa à terminação cai.
A diferença em relação à reutilização de palavras prende-se com o facto de
só palavras de
classe aberta serem reutilizadas. Não nos parece necessário
estar a repetir outros tipo de palavras como pronomes, artigos ou preposições
porque estas palavras apenas são utilizadas para ligar as restantes e acreditamos que reutilizá-las tornaria as letras mais monótonas.
2 relembramos
que este coeciente se encontra na base de dados e é directamente proporcional ao número de palavras com a mesma terminação.
80
CAPÍTULO 5.
Classe
Atributos
adj
género, número
adv
género
art
género, número
n
género, número
pdem
género, número
ppes
género, número, pessoa, tipo
ppos
género, número
v
número, pessoa, tempo
ESTRATÉGIAS
Figura 5.8: Atributos das classes gramaticais
5.5.2
A gramática
A gramática foi implementada por nós e tem como objectivo a geração de
templates de frases gramaticais correctas na Língua Portuguesa. Cada
template é basicamente uma lista de representações para classes gramaticais.
Cada classe gramatical tem um tipo e pode ter vários atributos morfológicos
(Figura 5.8). É a gramática a responsável pela coerência morfológica entre
as várias classes.
Há duas situações essenciais para a manutenção desta
coerência:
1. O
a
género e número do Sintagma Nominal (SN) têm de ser passados
todos os elementos das suas produções que os têm como atribu-
tos. Ao começar a preencher uma produção para construir uma frase,
caso não exista uma palavra (artigo ou um pronome) de acordo com
o género e número do SN, o género e número dessa palavra pode ser
alterado, desde que seja garantida alteração de todos os elementos da
sua produção.
2. Nas produções iniciadas por um pronome pessoal, a
pessoa do SN tem
de ser passada ao Sintagma Verbal (SN) que o seguir. Se essa pessoa
for alterada é também necessário garantir a sua alteração ao verbo.
Os
templates
são gerado através das produções da gramática, que se en-
contram na Figura 5.9.
Cada produção tem ainda um peso associado que
vai inuenciar a probabilidade de esta ser escolhida. Desta forma é possível
fazer com que produções mais vulgares tenham maior probabilidade de serem
escolhidas.
A nossa gramática apenas pretende gerar uma amostra das frases possíveis na língua portuguesa e não todas as frases possíveis.
A gramática
5.5.
81
ESTRATÉGIA 3 - GRAMÁTICA GENERATIVA
S → SN SV | SN SV con | SV SP | SV SP con | SV SP SP | SV SP SP con
SN → art nc | pdem nc | art nc SA | pdem nc SA | art SA nc | art SA nc SA
SV → verbo | verbo SN | verbo verbo3
SA → adj | ppos | ppos adj | adv adj | adj adv
SP → prep SN | prep SV | adv
Figura 5.9: Produções da gramática generativa
undergeneration ).
sofrerá portanto de subgeração (
No caso de pretender-
mos que a gramática cubra a maior variação de frases possível, o problema
pode resolver-se com o recurso a um
corpus
complexo e vericar quais as
frases nele presentes e que não poderiam ser geradas pela nossa gramática.
Para vericar se a nossa gramática sofre de sobregeração (
overgeneration ),
ou seja, se há derivações diferentes que produzem a mesma sequência de símbolos, o problema será um pouco mais complexo. Teria de se encontrar uma
forma eciente de gerar frases aleatórias (no entanto correctamente sintácticas) que seriam depois analisadas uma a uma, de forma a procurar diferentes
derivações na gramática que produzissem a mesma frase. A resolução deste
problema é discutida e aprofundada por Mark-Jan Nederhof em
generation of random sentences [47].
Ecient
Tendo em conta que a nossa gramática
não é muito grande o mais fácil acaba por ser construir todas as derivações
possíveis (que não são muitas) e vericar se alguma se repete.
5.5.3
Parâmetros
Nesta estratégia é possível denir os seguintes parâmetros para a geração:
•
Melodia
•
Fronteira forte/fraco
•
Host da base de dados
•
Probabilidade de rima
•
Probabilidade de reutilização de palavras
•
Divisão da música em partes
•
Partes musicais por frase
•
Temas
•
Melhores coecientes de rima
82
CAPÍTULO 5.
Métrica
ESTRATÉGIAS
Estratégia
max sílabas
max sílabas
max sílabas
max sílabas
...
max sílabas
max sílabas
+ (pos tónica ou sem tónica)
+ pos min/max tónica4
+ (pos tónica ou sem tónica)
+ pos min/max tónica4
+ (pos tónica ou sem tónica)
+ pos min/max tónica
atribs gramaticais
atribs gramaticais
atribs gramaticais
atribs gramaticais
...
atribs gramaticais
atribs gramaticais
e morfológicos + terminação n
e morfológicos + terminação n
e morfológicos + terminação n-1
e morfológicos + terminação n-1
e morfológicos
e morfológicos
Figura 5.10: Prioridades das restrições na Estratégia 3, quando é pretendida
uma rima
•
Máximo de passagens
•
Peso de cada produção
5.5.4
Prioridades
Tal como nas estratégias anteriores foram denidas prioridades para as restrições desta estratégia. As prioridades acabam por ser algo semelhantes,
mas procuramos aqui representar dois casos possíveis com mais restrições:
quando é pretendida uma rima (Figura 5.10) e quando é pretendida uma
palavra com determinado lema (Figura 5.11). No primeiro caso há um pequena diferença em relação às estratégias anteriores, já que existe uma
com terminações
lista
utilizadas. Quando não é possível encontrar uma palavra
com a última terminação, procura-se com a
anterior
da lista, até encontrar
uma palavra ou testar todas as terminações, situação em que a restrição da
terminação cai.
No segundo caso das palavras, seja um ou mais lemas, é
sempre procurado de uma só vez por palavras que tenham um dos lemas.
Se não for encontrada uma palavra de acordo com as restrições ainda com
um dos lemas as restrições seguem as prioridades semelhantes às estratégias
anteriores no caso da terminação ou seja, primeiro a posição da tónica passa
a ser uma posição mínima ou máxima para a tónica e de seguida, os lemas
caem.
Os atributos gramaticais ou morfológicos
nunca podem cair, porque
desta forma seriam formadas frases incoerentes. Há no entanto um conjunto
de classes gramaticais que são tratadas como opcionais (pronomes pessoais,
pronomes possessivos, adjectivos, advérbios e preposições). Se a classe actual
for opcional pode passar-se à classe seguinte sem que se adicione qualquer
palavra na letra.
4a
menos que se pretenda a tónica na primeira sílaba ou não exista. Nesses casos a
restrição relativa à tónica cai, podendo a mesma aparecer em qualquer posição.
5.6.
83
ESTRATÉGIA 4 - GENERATE AND TEST
Métrica
Estratégia
max sílabas + (pos tónica ou sem tónica)
atributos gramaticais e morfológicos +
mesmo lema que uma das palavras pedidas
atributos gramaticais e morfológicos +
mesmo lema que uma das palavras pedidas
atributos gramaticais e morfológicos
atributos gramaticais e morfológicos
max sílabas + pos min/max tónica4
max sílabas + (pos tónica ou sem tónica)
max sílabas + pos min/max tónica4
Figura 5.11: Prioridades das restrições na Estratégia 3, quando é pretendida
uma palavra com determinado lema
Se testando todas as alternativas de acordo com as prioridades não for possível obter uma palavra e se a categoria gramatical corrente não for opcional existe um sistema de
backtracking.
Este sistema vai
apagar a última
palavra da letra, recuar na categoria actual da gramática e voltar a tentar obter uma palavra.
É possível que a palavra continue a não existir, e
nesse caso o processo repetir-se-à recuando cada vez mais. A certa altura o
que pode acontecer é voltar-se ao início do
cer, ele é
trocado por um novo
template
template
actual. Se isso aconte-
gerado pela gramática. o processo
de selecção de palavras continua normalmente, mas com um novo
Para que o
backtracking
template.
funcione correctamente existe também um sistema
de controlo de ciclos, que impede que o programa insista na mesma situação
(para a qual o mais provável é até não haver solução) mais vezes que um
número denido pelo utilizador.
5.5.5
Interacção Métrica-Vocabulário na estratégia 3
A Figura 5.12 contém uma sequência de interacções e trocas de informação
exército ) para o
que ocorrem num caso especíco de selecção de uma palavra (
caso da estratégia 3. Nas estratatégias 1 e 2 ocorrem interacções semelhantes,
com a excepção da gramática, que simplesmente não existe na estratégia 1 e
na estratégia 2 é substituída pela
Selecção de templates
e pela
Morfologia.
5.6 Estratégia 4 - Generate and test
Esta estratégia procura realizar uma geração baseada num processo de
erate and test
gen-
e surgiu de um conjunto de factores:
1. Garantir em primeiro lugar que as frases estão correctamente construídas e só depois vericar se o ritmo é respeitado, ou seja, o contrário
84
CAPÍTULO 5.
1. Pedido do próximo padrão rítmico (
ESTRATÉGIAS
Métrica → Lista de notas )
2. Retorno do próximo padrão rítmico (
Lista de notas → Métrica )
3. Pedido de palavra de acordo com o padrão (
4. Pedido da próxima categoria gramatical (
Métrica → Vocabulário )
Vocabulário → Gramática )
Gramática → Vocabulário )
5. Retorno da próxima categoria gramatical (
6. Query à base de dados (
Vocabulário → Base de dados ).
No caso de se pretender uma rima ou uma palavra com determinada
raíz, esses dados são introduzidos na query. Quanto ao caso da reutilização de palavras a base de dados não é utilizada. A palavra é obtida
através de uma estrutra interna do módulo Vocabulário
7. Retorno do resultado da query (
Base de dados → Vocabulário )
Vocabulário → Métrica )
8. Retorno da palavra (
9. Inserção da palavra na letra (
Figura 5.12:
estratégia 3.
Métrica → Letra )
Exemplo das interacções para a selecção de uma palavra na
5.6.
85
ESTRATÉGIA 4 - GENERATE AND TEST
das restantes estratégias.
2. Garantir que a cada parte musical corresponde uma frase gramatical.
3. Inpiração na avaliação da métrica utilizada por Manurung [6].
4. Vontade de experimentar uma estratégia próxima de uma abordagem
evolucionária.
5. Faclidade de implementação de um algoritmo de
5.6.1
generate and test.
Descrição da estratégia
Das quatro estratégias descritas neste documento, a estratégia de
and test
generate
é a única que tem o parte da selecção de palavras bastante difer-
ente das outras, apesar de podermos considerar algum paralelismo entre esta
Métrica e o módulo Vocabulário são respectivamente
módulos Avaliação e Geração de Frases. A função do
estrutura. O módulo
substituídos pelos
primeiro é obter frases do segundo, avaliá-las e guardá-las se for o caso. O
segundo utiliza a gramática generativa implementada para a estratégia 3 para
obter uma lista de classes gramaticais que vai depois preencher com palavras
da base de dados.
Esta estratégia começa por é gerar uma frase aleatória
para a primeira parte da música. Essa frase é avaliada através de uma função
descrita na próxima secção e o par frase/pontuação é guardado. De seguida
é gerada uma nova frase que é também avaliada. Se a nova frase obtiver uma
pontuação melhor à anterior, vai substituí-la. Este processo continua até que
seja gerada uma frase cuja pontuação esteja abaixo de um limite denido
como aceitável ou então até se chegar a um número que se tenha denido
como o máximo de frases a gerar para cada parte da música. O processo é
repetido para todas as partes da música. Sendo as frases geradas de forma
completamente aleatória, pode dar-se o caso de uma frase aceite ser muito
menor ou muito maior que a parte, ou seja, que contenha menos ou mais
sílabas que as notas daquela parte da música:
•
No caso de ser aceite uma
frase menor pode acontecer uma de duas
coisas:
Se a frase for pouco menor4 que a parte, a última sílaba é prolongada até preencher todas as notas da parte
Se a frase for muito menor4 , considera-se o conjunto de notas
da parte que não tem sílabas atribuídas como uma nova parte,
86
CAPÍTULO 5.
ESTRATÉGIAS
Figura 5.13: Estratégia 4 - generate and test
para a qual se tentará arranjar uma nova frase através do mesmo
processo.
•
As
frases maiores têm pouca probabilidade de ser aceites, porque são
fortemente penalizadas. No entanto, se a frase tiver algumas sílabas a
mais que as notas da parte, as sílabas excedentes são todas contraídas
à última. Quando a letra for cantada, se a contracção soar mal, o intérprete poderá eventualmente tentar redistribuir as silabas por aquela
parte da música.
5.6.2
Função de avaliação
A função de avaliação é bastante inspirada na avaliação da métrica utilizada
por Manurung [6], mas além de pretender avaliar se determinada frase respeita determinado padrão rítmico, procura também penalizar outros factores, como por exemplo a falta de rima.
Para avaliar cada frase foram denidos três parâmetros importantes a
penalizar. A pontuação atribuída pela avaliação é igual à soma de todas as
penalizações (numeradas de 1 a 6):
•
Tamanho: A frase tem mais(1) ou menos sílabas(2) que o número de
notas da parte. Como referido na secção anterior, as frases com mais
4O
número de sílabas para que uma frase seja considerada pouco menor ou muito menor
é denido antes de iniciada a geração.
5.6.
ESTRATÉGIA 4 - GENERATE AND TEST
87
sílabas que o necessário são mais fortemente penalizadas que as com
menos.
•
Ritmo: Existem sílabas átonas associadas com notas que ocorrem
em tempos fortes(3). É também possível penalizar as sílabas tónicas
associadas a notas em tempos fracos(4), mas tendo em conta que é algo
bastante mais comum, optamos por raramente activar essa penalização.
•
Sonoridade: Não existem rimas no nal das frases(5) ou existem
palavras cortadas por uma pausa(6).
É possível alterar o valor das várias penalizações, mas aquelas que são
mais críticas para o ritmo (1 e 3) devem ter um valor superior.
5.6.3
Parâmetros
Tendo em conta que esta estratégia segue uma losoa diferente das restantes
foram introduzidos alguns parâmetros mais especícos.
Parâmetros comuns:
•
Melodia
•
Fronteira forte/fraco
•
Host da base de dados
•
Divisão da música em partes
•
Peso de cada produção
Parâmetros introduzidos nesta estratégia:
•
Pontuação aceitável: Pontuação obtida na avaliação, a partir da
qual uma frase é aceite para integrar a letra.
•
Número de gerações para cada frase: Número máximo de gerações
necessário atingir para que uma frase seja aceite, mesmo sem estar a
baixo da pontuação considerada aceitável.
•
Penalizações: Valores das várias penalizaçoes (sílaba átona em tempo
forte, sílaba tónica em tempo fraco, sílaba a mais que o tamanho da
frase, sílaba a menos que o tamanho da frase, palavra cortada por uma
pausa ou falta de rima)
88
CAPÍTULO 5.
ESTRATÉGIAS
5.7 Crítica às estratégias
A estratégia 1 é interessante, gera letras raramente fora do ritmo e por vezes
potenciais um objectos com m humorístico. Não se pode apesar disso esperar grande evolução da mesma.
Esta estratégia prova no entanto que o
algoritmo utilizado para gerar texto de acordo com o ritmo funciona bem,
quando não estão envolvidas muito mais restrições.
Como já foi dito, a estratégia 2 foi abandonada e acabou por evoluir
para a estratégia 3.
grande número de
Tem alguns problemas como a difícil gestão de um
templates
(que acabou por nunca existir), a coerência
entre pessoa e verbo que simplesmente não é tratada ou ainda a interrupção
súbita de algumas frases e perda de algumas classes pelo meio. A primeira
acontece porque não existe um sistema de
backtracking
e a segunda porque,
sempre que é pedida uma nova palavra, a lista de templates avança para o
próximo, mesmo que o anterior não tenha sido preenchido.
A estratégia 3 foi aquela em que procuramos inserir mais características. É também aquela que pretendemos melhorar no futuro. Para melhorar
esta estratégia seria necessário tratar de dois pontos essenciais. Primeiro as
regras da gramática teriam de ser bastante renadas e mais situações pontuais deveriam ser contempladas, dado que por vezes ainda ocorrem frases
estranhas. O outro ponto está relacionado com a associação de cada frase
gramatical a um número denido de frases musicais.
Para que esta asso-
ciação não fosse simplesmente forçada seria necessário arranjar uma forma
de prever o tamanho de cada frase gramatical e procurar aquela que mais
próxima casse do tamanho das frases musicais. Cada representação de uma
classe gramatical contém uma constante relativa ao número médio de sílabas
das palavras dessa classe, presentes na base de dados. Essa constante poderia
ser útil para uma previsão do tamanho das frases, mas acabou por nunca ser
utilizada.
A estratégia 4 poderia evoluir para uma abordagem consideravalmente
diferente na resolução deste problema:
a utilização de algoritmos evolu-
cionários. No entanto, isso levar-nos-ia a repensar todo o problema de uma
forma bastante diferente.
Tendo em conta que o algoritmo que utilizamos
nas estratégias anteriores já é capaz de gerar letras com relativa qualidade
acabamos por não optar por esse caminho. Será no entanto sempre possível
explorar uma abordagem evolucionária no futuro.
Capítulo 6
Alguns resultados
Neste capítulo serão mostradas algumas letras geradas pelo sistema, mais
propriamente uma gerada através de cada estratégia.
Serão apresentados
os parâmetros de geração utilizados para cada uma e uma breve análise da
letra.
No Apêndice G encontram-se mais exemplos de letras geradas pelo
Tra-la-Lyrics.
Junto às letras geradas pelas estratégias que seguem estruturas gramaticais foram colocadas também as categorias de cada palavra. Quando aparece
um ponto (.) signica o m de um
template
e quando aparece o | signica
que um template foi interrompido e trocado.
Há três parâmetros comuns às quatro letras:
Fronteira forte/fraco
2 (Em todos os tipos compasso considerados o primeiro tempo é forte.
Nos 4/4 o terceiro também é considerado forte.)
Tipo da base de dados
A base de dados criada por nós.
Probabilidade de rima
100%
6.1 Estratégia 1
A letra gerada através da estratégia 1 (Figura 6.1) respeita o ritmo na totalidade, mas a sequência de palavras é completamente
aleatória.
As únicas excepções à completa aleatoriedade das palavras trata-se daquelas que são
repetidas e das foram escolhidas propositadamente para originar
rimas. A palavra provisórios é repetida várias vezes criando um efeito engraçado e existem rimas entre as palavras servirão e expansão e pilar e
andar. Estas
rimas ocorrem no nal das partes dadas como parâmetro.
89
90
CAPÍTULO 6.
ALGUNS RESULTADOS
Parâmetros de geração:
Melodia
Infantil - Três pombinhas
Estratégia
1
Probabilidade de reutilização de palavras
80%
Divisão da música em partes
[16;16;16;16]
Vigiava inflamáveis continentes servirão
passaporte provisórios tiraram expansão
provisórios brilhante provisórios pilar
provisórios desmente provisórios andar
Figura 6.1: Letra gerada através da estratégia 1
6.2.
91
ESTRATÉGIA 2
6.2 Estratégia 2
Esta letra (Figura 6.2), gerada através da estratégia 2 também respeita o
ritmo, apesar da existência de um maior número de restrições na selecção de
palavras.
Relembramos que nesta estratégia se procura seguir
gramaticais. Tendo em conta tratar-se da estatégia 2,
templates
de frases
não existe conju-
gação verbal, o que acaba por piorar a sonoridade e qualidade da letra.
Vários
templates são interrompidos havendo para cada situação uma de duas
explicações:
•
Fim de uma frase musical, tendo em conta que foi dado como
parâmetro de geração o número 1, ou seja, uma frase gramatical deve
coincidir com uma frase musical. Esta situação verica-se por exemplo
entre as palavras se e atrai, vais e lhe e pés e ranger.
•
Não terá sido possível encontrar uma palavra de acordo com as
restrições mesmo após percorrer a lista de prioridades. Esta situação
verica-se por exemplo entre as palavras por e vais e as palavras
sem e um.
Encontram-se duas frases ligadas através da
conjunção enquanto.
Também existe repetição de palavras como enquanto ou atrai.
Existe
uma única rima, mas onde ambas as intervenientes são a palavra atrai.
Tendo em conta a posição em que se encontra o mais provável é ter sido
seleccionada com o propósito de rimar e não simplesmente para ser repetida.
6.3 Estratégia 3
A letra gerada através da estratégia 3 (Figura 6.3) e respeita o ritmo na
maior parte das situações. A única excepção trata-se da primeira palavra da
letra, aquela, que apesar de ter o acento tónico na sílaba do meio tem a
última sílaba num tempo forte. Esse problema não interfere muito ao cantar,
onde o normal será passar a acentuação para a última sílaba da palavra.
A gramática produziu
frases correctas mas, apesar de se ter selec-
cionado que uma frase gramatical deveria abranger duas frases musicais,
uma frase gramatical abrange exactamente uma frase musical. Esta situação
é sempre possível, já que uma frase gramatical tem um comprimento variável.
Se a primeira não preencheu toda a frase gramatical, a gramática gera um
novo
template.
O módulo
Vocabulário
apenas recebe informação acerca da
92
CAPÍTULO 6.
ALGUNS RESULTADOS
Parâmetros de geração:
Melodia
The Animals - House of the Rising Sun
Estratégia
2
Probabilidade de reuti30%
lização de palavras
Divisão da música em
[14;15;18;13]
partes
Probabilidade de selec80%
cionar uma conjunção
Partes musicais por frase
1
O cão leitor enquanto se atrai uns
maus por vais lhe atrai comum enquanto
os pés ranger um curto sem um dom
art nc adj . con . ppes | v art
adj prep | v | ppes v adj . con .
art nc | v art adj prep | art nc
Figura 6.2: Letra gerada através da estratégia 2 e respectivos
dos
templates segui-
6.3.
93
ESTRATÉGIA 3
Parâmetros de geração:
Melodia
Pearl Jam - Last Kiss
Estratégia
3
Probabilidade de reutilização de palavras
50%
Divisão da música em partes
[17;13;14;19]
Partes musicais por frase
2
Temas
[beijo;beijar;amor;amar]
Aquela vil traz esse alcatrão
Ame uns namorados hum
um amador argumentou o amor os beijos aprovados
juntarão as rãs
pdem nc v pdem nc .
v art nc in |
art nc v art nc . art nc adj
v art nc .
Figura 6.3: Letra gerada através da estratégia 3
próxima categoria no
template
e não tem, nem precisa, de qualquer infor-
mação acerca da troca.
Existe uma rima nesta letra, mas terá sido casual, dado que se encontra
numa posição que não é o nal de uma parte musical. Não há repetição de
palavras de classe aberta mas são utilizadas bastantes palavras da famílas dos
temas dados: ame, amador, amor e beijos. Houve também a felicidade
de ser seleccionada a palavra namorados que está de certa forma relacionada
com os temas.
94
CAPÍTULO 6.
ALGUNS RESULTADOS
6.4 Estratégia 4
A letra gerada através da estratégia 4 (Figura 6.4) tem várias situações de
palavras
fora do ritmo como por exemplo toma, aquela, perspectivas.
A palavra nos também se encontra numa situação fora do ritmo mas devido
a outra questão: não existe na base de dados (o mesmo se passa com vos),
porque é confundida com a palavra nós que já lá se encontra. Tendo em
conta tratarem-se ambos de pronomes pessoais, quando aparecem depois do
verbo foi feita a alteração de nós para nos.
Como teria de acontecer,
todos o nais de partes musicais coincidem
também com o m de uma frase gramatical. Tal como noutras letras
geradas através desta estratégia há poucas frases gramaticais que abranjam
a totalidade de uma frase musical. Aparentemente, penalizar mais as frases
cujo tamanho excede o permitido do que aquelas em que o tamanho é inferior
ao necessário faz com que sejam escolhidas
frases pequenas, normalmente
dentro do ritmo, até preencher toda a frase musical.
São muita vezes se-
leccionadas frases constituídas por um verbo entre dois pronomes pessoais.
Estas são provavelmente as construções mais curtas em tamanho de sílabas
que a gramática permite:
todos os pronomes pessoais têm uma ou duas
sílabas e existem muitas formais verbais com uma ou duas sílabas.
Nesta letra encontram-se ainda palavras com sílabas
contraídas ou pro-
longadas. Recordamos que é isso que a estratégia faz, quando sobram até
duas notas ou há duas sílabas em excesso para abranger uma frase musical. Por vezes é difícil cantar estas situações, que vão sendo menores, com o
aumentar do número máximo de gerações para cada frase. A ideia passa também por deixar ao critério do intérprete se quiser rearranjar alguma destas
situações, compensando por exemplo prolongamentos com contracções exageradas.
Existem algumas rimas como seja e deseja ou tarda e aguarda, o
que signica que a função de avaliação está, através da penalização das frases
sem rima, a priviligiar frases onde a mesma existe, tal como se pretende.
6.4.
95
ESTRATÉGIA 4
Melodia
Parâmetros de geração:
José Afonso - A Formiga no Car-
Estratégia
Divisão da música em partes
Número de gerações para cada frase
Pontuação aceitável
Penalizações
reiro
4
[8;8;10;9;9;9;9;7;10;8]
200
5
tamanho
a
mais=5;
tamanho
a
menos=3; átona em tempo forte=5;
tónica em tempo fraco=0; falta de
rima=3; corte por pausa=4;
Tu bóias vos tu sejas nos nós andámos nos se pôs
cai entre nós as causas investiram vós redes vos dissera
toma pra descer seja aquela viúva deseja tu perspectivas
enquanto eu mentira nos a nossa
degradação tarda o amigo aguarda
ppes v ppes . ppes v ppes . ppes v ppes . ppes v .
v prep ppes . art nc v . ppes v ppes . v .
v prep v con . pdem nc v . ppes v
con . ppes v ppes . art ppos
nc v . art nc v .
Figura 6.4: Letra gerada através da estratégia 4
96
CAPÍTULO 6.
ALGUNS RESULTADOS
Capítulo 7
Validação dos resultados
Este capítulo é dedicado à validação dos resultados gerados pelo Tra-laLyrics.
Para validar o ritmo foi utilizado o
sistema de extracção de infor-
mação, tornando possível a compraração entre alguns resultados obtidos na
fase inicial do trabalho, com os obtidos para as letras geradas automaticamente.
Para avaliar outras características mais
subjectivas, como a sonoridade
ou até a qualidade geral das letras geradas, recorremos à opinião de voluntários através da resposta a
inquéritos, uma prática de certa forma comum
neste tipo de sistemas. Por exemplo, Kim Binsted recorreu à opinião de crianças para avaliar o seu sistema de geração de piadas [2] e Federico Peinado
[48] submeteu histórias geradas automaticamente à avaliação de estudantes
e professores da sua universidade. Ambos os casos referidos anteriormente
se zeram apoiar na comparação dos resultados gerados pelos seus sistemas
com resultados gerados de outras formas (por outros sistemas ou até por
seres humanos).
No nosso caso, os respondentes aos inquéritos avaliaram
quatro letras diferentes, todas geradas pelo nosso sistema, mas através de
estratégias diferentes.
7.1 Validação
Uma forma de validar o Tra-la-Lyrics passaria por gerar letras para cada uma
das 42 músicas analisadas pelo sistema de extracção de informação (Secção
3.6, analisá-las com o mesmo sistema e comparar depois os resultados. Seria também interessante fazê-lo de forma independente para cada uma das
estratégias.
Se a geração das letras fosse completamente aleatória estaríamos perante
97
98
CAPÍTULO 7.
uma distribuição uniforme,
VALIDAÇÃO DOS RESULTADOS
porque utilizamos um gerador de números
aleatórios que terá igual probabilidade de gerar cada número dentro de um
intervalo pedido e por isso com igual probabilidade de seleccionar qualquer
palavra. No entanto cada estratégia tem as suas restrições. Umas mais outras menos, mas a verdade é que a geração nunca é puramente aleatória o
que faz com que a distribuição não seja conhecida. Acreditamos no entanto
que, tendo em conta as restrições, dentro de uma população que englobaria
todas as letras possíveis, há com certeza letras cuja probabilidade de virem a
ser geradas é superior a outras (por exemplo, as que respeitam o ritmo, têm
rimas em determinado sítio ou seguem uma estrutura gramatical correcta
têm maior probabilidade de vir a ser geradas). Segundo o Teorema do Limite Central, para qualquer população seguindo uma distribuição estatística
2
de média µ e variância σ , as médias de um conjunto de amostras com N
elementos seguem uma distribuição normal, com média tendendo para µ e
2
variância tendendo para σ /N , à medida que N tende para innito. Quando
a população estatística não é muito exótica existe uma regra empírica que
consiste em admitir que para uma amostra maior ou igual a 30 se tem uma
boa aproximação da média [49]. As letras geradas pelo nosso sistema constituem uma população regular, tendo em conta que no mínimo têm um
número xo de sílabas e que só podem ser constituídas por um número nito
de palavras.
A aplicação das restantes restrições só vai fazer com que a
população seja ainda mais regular.
Na prática seriam então geradas por cada estratégia 30 letras para cada
uma das 42 músicas.
Isso daria o número de
4 ∗ 30 ∗ 42 = 5040
letras.
A geração de todas estas letras iria consumir muito tempo, principalmente
generate and test ) que é bastante mais morosa que
utilizando a estratégia 4 (
as restantes.
Grande parte das letras geradas pelo sistema são facilmente
cantáveis devido a respeitarem o ritmo, o que leva a crer que as regras
rítmicas são na grande maioria das vezes respeitadas. Foi portanto escolhido
um grupo constituído por três músicas, retirado das 42. Houve nessa escolha
o cuidado de escolher músicas com métricas diferentes, ou seja, com diferentes
tipos de compasso, mais propriamente uma música com divisão binária (como
no 4/4), outra ternária (como no 3/4) e por m uma composta (como no 6/8).
7.1.1
Análise dos resultados
Ritmo
Como é possível vericar através da observação dos resultados, no que diz respeito às letras geradas através das estratégias 1, 2 e 3 a
esmagadora maio-
ria dos tempos fortes das melodias está associada a sílabas tónicas.
7.1.
99
VALIDAÇÃO
Comparando os resultados relativos às letras geradas pelo nosso sistema com
os obtidos através da análise inicial das 42 músicas, é possível vericar que
as letras geradas têm ainda mais sílabas tónicas em tempos fortes. Tendo em
conta que um dos nossos principais objectivos é que o texto esteja de acordo
com o ritmo, os resultados acabam por
validar as três primeiras estratégias.
De outro resultado não se estaria à espera, recordando que estas estratégias
começam por analisar os padrões da melodia e identicar o tipo de palavras
necessário para respeitar o ritmo.
Apenas para a geração da letra para a música
entrada uma divisão da mesma em partes.
Alecrim
(4/4) foi dado como
Relembramos que essa divisão
é utilizada para a existência de rimas, que por sua vez têm uma prioridade
superior às restrições métricas. Poder-se-ia então esperar que o número de
sílabas átonas em tempos fortes nas letras geradas para essa música fosse
maior, mas não é isso que acontece. O número de situações propícias à existência de rimas (4) é muito pequeno relativamente ao universo de todas as
palavras da letra.
O número de situações em que a restrição métrica terá
caído em detrimento da rima será ainda mais pequeno e por isso irrelevante.
No que diz respeito à estratégia 4 o ritmo já não é tão respeitado. Apesar
disto, e tendo em conta que o número total de sílabas átonas é maior que
o número total de sílabas tónicas, os tempos fortes têm maior quantidade
de sílabas tónicas que os mais fracos. O menor respeito do ritmo por parte
das letras geradas através da estratégia 4 dever-se-á essencialmente ao facto
desta estratégia começar por gerar frases e só depois avaliar se as mesmas
respeitam o ritmo. Apesar do ritmo ser avaliado, como há um número limite de gerações até ser escolhida uma frase, mesmo sem uma boa avaliação
(ainda que melhor que todas as restantes geradas), podem vir sempre a ser
seleccionadas frases fora do ritmo.
Resoluções
As resoluções não foram propriamente a principal preocupação na implementação do nosso sistema. Apesar disso foram tidas em conta nos casos de não
existir uma palavra de acordo com as restrições necessárias. Nessas situações
era procurada uma palavra em que a posição da tónica deixasse de ser xa
1
e se tornasse na posição mínima . No entanto isto só é possível se a palavra
pretendida não tenha a última sílaba tónica. Mesmo assim o mais normal
será não encontrar uma palavra de acordo com o pretendido.
Como se pode reparar, os resultados das resoluções nas estratégias 2 e 3 não
estão de forma alguma semelhantes aos obtidos através da análise inicial das
1 Quanto
maior a posição dum sílaba, mais perto do m da palavra esta está.
100
CAPÍTULO 7.
VALIDAÇÃO DOS RESULTADOS
42 músicas. A maior parte das resoluções são feitas apenas noutro compasso,
muito provavelmente até no primeiro tempo do compasso seguinte.
Esta
situação acontece não só pelo tratamento supercial que o nosso sistema dá
às resoluções, mas também não lhe será alheio o facto de, nas três músicas
escolhidas existirem compassos constituídos por uma só nota forte que não
pausa. Se só existe uma nota nesse compasso e se é forte, a coincidência de
uma sílaba átona com essa nota vai levar a que a resolução tenha obrigatoriamente de ser feita no compasso seguinte.
Para a resoluções serem melhor analisadas, os resultados (tanto na extracção
de informação, como na validação) poderiam eventualmente ter sido obtidos
de forma a contabilizar estas situações.
7.2 Avaliação
7.2.1
Processo
A avaliação do nosso sistema foi feita recorrendo a um inquérito online,
como o que se encontra no Apêndice F, Figura F.1. Os inquéritos podiam
ser acedidos através de um
semanas.
browser
e encontraram-se online durante duas
Eram constituídos por quatro secções, cada uma com uma letra
diferente seguida de um conjunto de questões, que se repetia em cada
secção, de maneira a serem respondidas as mesmas questões para cada
letra. As letras apresentavam-se sob a forma de partitura, texto e era ainda
possível escutar uma interpretação cantada e acompanhada de guitarra.
Cada letra foi gerada com uma estratégia diferente, mas os respondentes
não foram informados de qualquer diferença existente no processo da geração.
Com os inquéritos pretendeu-se avaliar vários pontos, explicados na tabela
da Figura 7.1.
Antes de submeter as respostas era pedido aos respondentes que inserissem a sua idade e o tempo que tinham demorado a preencher o inquérito.
Foram obtidas setenta respostas ao inquérito por pessoas com uma média de
22.71 anos de idade, sendo o desvio padrão de 5.47. Os tempos demorados
tiveram uma média de 15.35 e um desvio padrão de 5.76, o que nos diz que
houve gente a demorar tempos bastante diferentes. Analisando melhor estes
resultados vemos que houve cinco pessoas que demoraram 30 minutos, mas
também uma que demorou só 5. Mais informações acerca da avaliação como
as letras utilizadas, os respectivos parâmetros de geração e ainda o conjunto
das respostas dadas podem ser consultadas no Apêndice F.
7.2.
101
AVALIAÇÃO
Ponto
Forma de avaliação
Objectivo
Articulação
Classicação
Avaliar o
com o ritmo
(péssima) a 4 (encaixa
de seres humanos, procu-
perfeitamente).
rarando comprovar os re-
de
0
ritmo através
sultados da validação.
Identicação
Separação da letra em
Vericar se quando existe
das
frases.
a noção de
frases
gramaticais
Rimas
frase ela é su-
cientemente explícita.
Classicação de 0 (in-
Avaliar a qualidade das
existentes/péssimas) a
rimas.
4 (muito boas) e identicação
da
melhor
rima.
Sonoridade
Classicação
geral
(péssima) a 4 (muito
é
agradável)
e
cação
com
de
e
das
0
identipalavras
melhor
e
pior
sonoridade.
Avaliar se o texto gerado
agradável ao ouvido
na
se
existem
base
de
palavras
dados
que
simplesmente não devem
fazer parte de uma letra,
devido a soarem mal.
Semântica
Classicação
tido
do
retirado
sen-
da
le-
Vericar
nunca
se,
apesar
existir
um
de
sen-
tra de 0 (nenhum) a
tido
4
e
seântica emerge e com-
atribuição de um tí-
parar as várias estraté-
tulo para a letra.
gias a este nível.
Qualidade
Classicação da quali-
Avaliar
geral
dade geral da letra de
(sempre
0 (péssima) a 4 (muito
da letra e ainda a sua
boa)
capacidade
da
(bastante
e
claro)
classicação
capacidade
mesma
da
proporcionar
entretenimento
de
0
lizada
a
alguma
qualidade
a
subjectiva)
de
como
humorístico
ser
4(fartei-me
de rir)
Figura 7.1: Avaliação
uti-
elemento
ou
entretenimento.
(não tem piada nenhuma)
explícito
de
102
CAPÍTULO 7.
7.2.2
VALIDAÇÃO DOS RESULTADOS
Análise dos resultados
Fazemos aqui uma análise dos resultados da avaliação do sistema. É preciso
ter em conta que esta avaliação é muito limitada e nunca será suciente para
avaliar todo o sistema, dado que nela se avaliam apenas letras geradas para
a mesma melodia.
Ritmo
No que diz respeito ao ritmo, pelo menos para a letra gerada pela primeira estratégia conrmam-se os resultados da validação. A média das classicações
do ritmo
não esteve muito longe do valor máximo (3.3/4) com desvio
padrão inferior a 1. A verdade é que ao analisar a letra facilmente se verica
que todos os tempos fortes estão associados a sílabas tónicas e que, apesar de
se tratar da estratégia 1, a letra parece estar bastante próxima da estrutura
musical havendo um paralelismo muito próximo entre o ritmo das duas.
Relativamente às restantes estratégias a avaliação do ritmo foi também
positiva, apesar de um valor abaixo da estratégia 1. Entre as três letras a
única em que todos os tempos fortes coincidem com sílabas tónicas é a letra
gerada através da estratégia 2. Curiosamente esta é também a que tem pior
classicação das três (ainda que por uma diferença quase insignicante). Isto
dever-se-á ao facto da estrutura da letra não ser bem paralela à da melodia.
Ainda que os templates estejam adaptados às várias partes da música, a sua
sequência acabou por criar relações propícias à compreensão de outras frases.
Será também por isto que a avaliação do ritmo desta estratégia tem o maior
desvio padrão. Diferentes pessoas terão identicado diferentes frases, sendo
que algumas não se adaptavam ao ritmo de forma correcta.
No que diz respeito à divisão do texto da letra em frases em
das letras houve alguém a acertar todas as divisões.
nenhuma
Na estratégia 1 essa
divisão simplesmente não existia, mas foi surpreendentemente aquela em que
houve uma menor variação de divisões escolhidas. As mais escolhidas foram
no entanto divisões de 8 em 8 palavras (linha a linha), de 2 em 2 ou de 4
em 4.
Escolhas muito provávelmente inuenciadas pelo ritmo da melodia.
Nas restantes estratégias, as divisões mais escolhidas apesar de não serem as
mesmas são um
subgrupo das divisões pelo programa. Na letra gerada
pela estratégia 2 passa-se o que já foi referido no parágrafo anterior, ou seja,
há várias relações possíveis entre a sequência de palavras, podendo diferentes
pessoas identicar diferentes frases. Na letra gerada pela estratégia 3 foram
geradas frases complexas que terão levado à sua divisão (como por exemplo
na posição 4) e existe também uma frase que é interrompida de modo ao seu
m coincidir com a frase musical não dando a ideia de se tratar de uma frase
7.2.
103
AVALIAÇÃO
(posição 8, palavra nós).
Rimas
A avaliação das rimas foi
positiva na letra gerada pela estratégia 1. É nor-
mal dado ser a estratégia onde a procura de rima é uma das únicas restrições.
Mesmo assim a média das classicações cou um bocado a baixo do esperado
(média de 2.5 com um desvio padrão apenas de 0.8).
A letra gerada pela
estratégia 2 simplesmente não contém rimas, não sendo por isso de estranha
a
baixa classicação neste ponto. Apesar disso ainda houve quem consid-
erasse algumas situações uma rima, como se pode observar na Figura F.13.
Nas letras geradas pelas estratégias 3 e 4 a classicação da qualidade das
rimas cou um pouco a baixo dos 2 valores (50%). Não era de todo esperado, visto ambas conterem rimas interessantes embora em menos sítios que
a letra gerada pela estratégia 1. Provavelmente a qualidade das rimas não
terá agradado a quem respondeu, que até pode ter atribuído a classicação
com base naquela que deu à letra 1 (que terá sido superior).
Sonoridade
O principal objectivo da avaliação da sonoridade trata-se de vericar se as
letras geradas são agradáveis ao ouvido. É certo que apenas com estas letras
avaliadas é difícil avaliar a sonoridade geral das letras geradas.
Dos resul-
tados podemos concluir que a letra com melhor sonoridade é a gerada pela
estratégia 1, o que não é de estranhar, tendo em conta que também é aquela
em que tanto
ritmo como nas rimas obtiveram melhor classicação. A que
tem pior sonoridade é a letra gerada através da estratégia 2, que também foi
aquela com classicações mais negativas nos pontos anteriores. Outro dos objectivos da avaliação de sonoridade seria identicar palavras cuja sonoridade
não fosse sucientemente agradável para fazer parte das nossas letras. É claro
que há palavras que podem soar bem numa letra e mal noutra, mas também
há palavras que regra geral soam mal, como é o caso de teorizaram ou
informáticas. Palavras como saudades ou romance soam normalmente
bem, ou pelo menos são palavras que estamos habituados a encontrar numa
letra musical. É isso que podemos vericar pelos resultados desta avaliação.
Uma escolha interessante no que diz respeito a palavras com má sonoridade
tratou-se das palavras nós e tais na letra 3. A razão para a sua escolha
prender-se-á com o facto de serem situações em que a frases são interrompidas, para que haja coincidência com o m da frase musical respectiva. Para
seleccionar um grupo de palavras a retirar da base de dados seria necessária
uma avaliação de sonoridade mais exaustiva.
104
CAPÍTULO 7.
VALIDAÇÃO DOS RESULTADOS
Semântica
A semântica não é tratada por
nenhuma parte do nosso programa, não
sendo por isso esperarada uma boa classicação neste ponto. Apesar disso,
acreditamos que há sempre uma
semântica emergente de um pedaço de
texto, principalmente quando é seguida uma
estrutura gramatical cor-
recta. A repetição de palavras ou a utilização de palavras da mesma família
poderia eventualmente também ajudar a que alguma semântica a emergisse.
Sabemos ainda que existem muitas letras ou poemas em que o signicado
não é explícito, dando origem a várias interpretações.
O que podemos vericar dos resultados é que o mais importante parece
mesmo ser a estrutura gramatical.
A grande utilização da repetição feita
na letra 1 não se sobrepôs de forma alguma à sua falta de uma estrutura
gramatical, tendo sido esta a obter a pior classicação no que diz respeito
à clareza de um sentido. Mais de metade das pessoas terão classicado este
ponto como 0 (tendo em conta a média, 0.57 e o desvio padrão, 0.8). Apesar
de ter presente a noção de frase (sob a forma de
templates )
a letra 2 não
obteve muito melhor classicação. A inexistência de repetição e principalmente o facto de não tratar da conjugação verbal terão sido fatais. As letras
3 e 4 obtiveram classicações acima de 1 valor. Ambas seguem uma estrutura gramatical. A letra 3 obteve a melhor média das classicações (1.66),
muito provavelmente devido à constante
repetição da palavra saudades.
Há a dizer que para a geração desta letra foi dada como entrada uma lista de
palavras da qual as palavras saudade e deixar faziam parte. Palavras da
família destas (saudades e deixarmos) fazem parte da letra e as palavras
saudade e saudades fazem parte de 43 dos 68 títulos atribuídos a esta
letra.
Apesar das baixas classicações obtidas neste ponto, a grande maioria das
pessoas foi capaz de atribuir um título às várias letras, na sua maior parte
com palavras da letra ou da mesma família de palavras da letra, muitas vezes
relacionadas entre si. Fica mais uma vez demonstrada a emergência de uma
semântica, ainda que pouco clara.
Qualidade
Relativamente à qualidade, todas as letras apresentaram uma classicação
média
negativa, ainda que sempre a cima de 1 valor e com desvios padrão
também todos acima de 1. A avaliação da qualidade de uma letra é bastante
subjectiva, mas a opinião de 70 pessoas indica-nos que ainda temos um
longo caminho a percorrer até chegar à geração de letras de elevada qualidade.
No que toca à capacidade de proporcionar entretenimento, com a ex-
7.2.
AVALIAÇÃO
cepção da letra 2, todas obtiveram uma classicação média
105
positiva. Os
desvios padrão deste ponto foram dos mais altos, o que também prova a sua
subjectividade. Apesar disso, acreditamos que as nossas letras podem ser
utilizadas como
objecto humorístico.
106
CAPÍTULO 7.
VALIDAÇÃO DOS RESULTADOS
Capítulo 8
Conclusões
Cada vez mais as máquinas vêm sendo aceites como artistas e existem cada
vez mais trabalhos cujo objectivo é o desenvolvimento de artistas articiais:
contadores de histórias, compositores de música ou pintores são apenas alguns exemplos. A geração de letras para músicas é no entanto uma tarefa
ainda pouco explorada.
É uma tarefa que alia a análise da música (mais
propriamente do ritmo) com a geração de linguagem natural.
Esta tese pretende ser um contributo para a resolução deste problema.
Foram dados alguns passos sólidos e algumas das contribuições foram
deixadas, nomeadamente:
•
Algoritmos para a
separação de sílabas e identicação da sílaba
tónica das palavras da língua portuguesa, com base somente nos caracteres que as constituem.
•
Os resultados obtidos através da
extracção de informação de letras
em português. Esses resultados incluem informação acerca da relação
entre tempos fortes da música e sílabas tónicas da letra, das resoluções
de sílabas átonas em tempos fortes e ainda situações de contracção e
prolongamento de palavras da letra.
•
O próprio sistema de
extracção de informação que pode ser usado
para obter resultados a partir de um outro grupo de músicas, eventualmente maior ou com características diferentes.
•
Uma
base de dados que foi construída com o propósito de fornecer
palavras para as letras mas que pode continuar a ser enriquecida e ter
outras utilizações futuras.
107
108
CAPÍTULO 8.
A principal contribuição trata-se do letrista articial, o
CONCLUSÕES
Tra-la-Lyrics,
um sistema que tem como entrada uma melodia para a qual vai procurar construir uma letra. A letra deve ser baseada no ritmo da melodia, mais isso não
bastará para se obter uma letra de qualidade. Foram por isso implementadas
e testadas várias estratégias responsáveis pela adição de restrições ao texto
a ser gerado. As restrições combinam características como a construção de
rimas, a repetição de palavras ou o seguimento de estruturas gramaticais.
O sistema está pronto a ser usado e pronto também a integrar novas
estratégias para a geração. O seu planeamento e desenvolvimento deu origem
a um artigo cientíco aceite a apresentado na
on Computational Creativity 2007
International Joint Workshop
[50].
O ritmo dos resultados gerados foi validado e algumas letras foram avaliadas por voluntários através da resposta a um inquérito. As várias experiências realizadas, a validação e a avaliação revelaram que o ritmo é na maior
parte dos casos respeitado, a sonoridade geral não é má e até há alguma
capacidade de entretenimento nas letras geradas.
O mesmo não se pode
dizer relativamente ao sentido presente nas letras e à sua qualidade geral. O
primeiro nunca foi um objectivo, tendo até alguns resultados cado acima do
esperado. Foi possível perceber que é mais fácil retirar sentido de texto escrito de acordo com regras gramaticais do que texto constituído por palavras
aleatórias. No que diz respeito à qualidade geral das letras compreendemos
que ainda há muito trabalho para se chegar perto de um letrista humano.
Numa continuação deste trabalho, e tendo em conta que o algoritmo
responsável por associar as palavras ao ritmo funciona bem, as hipóteses
mas fortes passar por uma melhoria e consequente evolução da estratégia 3
(gramática generativa) ou então por uma alteração profunda na forma de
olhar para o problema e seguir uma abordagem evolucionária.
De forma
a melhorar a estratégia 3 seria essencial melhorar a gramática, renando as
suas regras e produções, tendo em conta algumas subcategorias gramaticais e
situações mais especícas. A forma de associar o m de frases gramaticais ao
m de frases musicais deverá também ser melhorada. Há também a hipótese
de utilizar um realizador supercial com máscaras de frases onde é preciso
apenas preencher alguns espaços. Se a existência de uma semântica se vier
a tornar um objectivo, é sempre possível a criação de uma nova estratégia,
com um módulo semântico que poderia ter acesso a uma ou mais ontologias
e seria responsável por adicionar restrições semânticas às palavras.
Dentro do trabalho futuro poderiam também explorar-se mais as situações
de contracção e prolongamentos de palavras e dar mais atenção às resoluções.
109
Muito interessante seria a utilização de
software
para a síntese de voz
cantada para interpretar as nossas letras. Aparentemente não se trata de uma
Singing Computer [51]. Este programa
livre representa música e letra na notação Lilypond para a qual é possível
converter a notação que o nosso sistema usa (através do abc2ly ).
tarefa difícil de fazer recorrendo ao
A parte nal do trabalho dará ainda origem a mais um artigo cientíco.
A título pessoal foi com uma grande satisfação que abracei este trabalho.
Contribuiu para que eu compreendesse melhor as relações entre música e
letra ajudando de certa forma a minha maneira de escrever. Foi responsável
pela minha vontade de querer sempre fazer mais e obter resultados melhores,
mais surpreendentes ou simplesmente mais engraçados e introduziu-me um
mundo com o qual eu era pouco familiar: a criatividade computacional.
110
CAPÍTULO 8.
CONCLUSÕES
Bibliograa
[1] Marvin Minsky.
Steps toward articial intelligence.
thought, pages 406450, 1995.
[2] Kim Binsted.
Computers &
Machine humour: An implemented model of puns.
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[3] David Cope. An expert system for computer-assisted music composition.
Computer Music Journal 11,4 (Winter), 1987.
[4] Peter M. Todd and Gregory M. Werner. Frankensteinian methods for
evolutionary music composition.
Musical networks, MIT Press,
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[5] P. Machado and A. Cardoso. Nevar - the assessment of an evolutionary
Wiggins, G. (Ed.). Proceedings of the AISB00 Symposium on
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[6] Hisar Manurung.
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[8] Pablo Gervás. Wasp: Evaluation of dierent strategies for the automatic
Wiggins, G. (Ed.). Proceedings of the
AISB00 Symposium on Creative & Cultural Aspects and Applications of
AI & Cognitive Science, Birmingham, UK, 2000.
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[9] Pablo Gervás. An expert system for the composition of formal spanish
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Journal of Knowledge-Based Systems, 14:181188, 2001.
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BIBLIOGRAFIA
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[10] Selmer Bringsjord and David A. Ferrucci.
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Cancioneiro Popular
116
BIBLIOGRAFIA
Apêndice A
Notação ABC
A notação ABC foi originalmente desenvolvida por Chris Walshaw em 1991 e
trata-se de uma linguagem de notação musical através de caracteres ASCII.
Foi inicialmente projectada para escrever melodias tradicionais e folclóricas
da Europa ocidental, mas já foi entretanto expandida para suportar uma
notação completa de música clássica.
A versão suportada pelo API que utilizamos é a versão 1.6, apesar de
já existir uma versão 2.0, cuja especicação da gramática em BNF pode ser
encontrada em [52].
Um cheiro ABC pode ter mais que uma música, e cada música é constituída por um cabeçalho e pela pauta propriamente dita. Os campos que
fazem parte do cabeçalho e que foram utilizados por nós são:
•
X: índice da música, utilizado para marcar o início da música e a identicar dentro do cheiro,
•
T: título da música,
•
O: origem,
•
N: notas (que utilizamos para marcar a divisão entre as partes da
música).
Na pauta existem também alguns campos como:
•
M: métrica (prenchida com uma fracção identicadora do tipo de compasso),
•
L: duração da nota base (1/4 representa um semínia uma colcheia -
eigth ),
117
quarter
e 1/8
118
APÊNDICE A.
•
NOTAÇÃO ABC
K: tonalidade (preenchido com a nota que representa a tonalidade da
música).
•
W: palavras (utilizado quando se pretende colocar a letra depois da
pauta),
•
w: palavras (preenchido com as palavras separadas por sílabas e utilizado quando se pretende que as sílabas sejam associadas às notas
correspondentes, como na Figura A.2) - só suportado pela versão 2.0.
As barras de compasso são representadas com o caracter '|'. As notas são
colocadas pela ordem que aparecem na pauta os compassos separados com as
barras. Para representar as notas são utilizadas as letras que normalmente
as identicam:
•
A para Lá,
•
B para Si,
•
C para Dó,
•
D para Ré,
•
E para Mi,
•
F para Fá,
•
G para Sol.
Uma nota que apareça sozinha e maiúscula é encontra-se na oitava base e
tem a duração no campo
L:. Letras minúsculas signicam notas uma oitava
a cima da oitava base. Para se subir mais oitavas é necessário acrescentar
caracteres ' (
pelica ) à nota (c') e para se descer utiliza-se o caracter ',' (C,).
Para se obter notas com durações diferentes é necessário utilizar o caracter
'/' para dividir a duração (cada um divide a duração por 2) e pode utilizarse um dígito em frente à nota com qual a duração vai ser multiplicada . Os
pontos representam-se através do caracter '>'.
Na Figura A.1 podemos observar a música popular Malhão escrita na
notação ABC e na Figura A.2 podemos ver a partitura da música, depois de
converter o cheiro ABC para PDF.
119
X:1
T:Malhão
N:6;7;16
M:2/4
L:1/8
K:C
z c/c/ cB | G4 | z B/B/ BG | c2 c2 :|
w:Ó ma-lhão ma-lhão Que vi-da é tu-a
z E/F/ GA | GB/B/ BA | GG/F/ ED | C2 C2 :|
w:Co-mer e be-ber ó ti-rim-tim-tim pas-se-ar na ru-a
Figura A.1: A música Malhão na notação ABC
Figura A.2: A partitura da música Malhão
120
APÊNDICE A.
NOTAÇÃO ABC
Apêndice B
Músicas analisadas para a
extracção de informação
•
Companhia dos Sons [53, 54]
•
O Barquinho (3/4)
O Comboio (4/4)
A Horta (2/4)
Ribeira vai cheia (4/4)
Zeca (4/4)
Flauta Mágica[55]
Alecrim (4/4)
As ceifeiras (3/4)
Machadinha (4/4)
Malhão (2/4)
Papagaio louro (2/4)
Não digas à minha mãe (2/4)
Pastores da Serra (4/4)
Rosa Mimosa (3/4)
Moças da Minha Terra (2/4)
O meu amor (2/4)
Conceição (2/4)
Vira-te p'ra cá (3/4)
121
122APÊNDICE B. MÚSICAS ANALISADAS PARA A EXTRACÇÃO DE INFORMAÇÃO
•
Triste Viuvinha (3/4)
Zumba no Caneco (2/4)
Bailinho da Camacha (2/4)
Três Pombinhas (2/4)
Ó Rosa arredonda a saia (2/4)
Manuel Cuco (3/4)
Manjerico (3/4)
Regadinho (6/8)
No meio do Mira (4/4)
Ó Ciranda (2/4)
Os olhos da Marianita (2/4)
Cancioneiro Popular Português[56]
Rapazes Meninos (3/8)
Ora venha vinho para os nossos copos (6/8)
Lá na cidade de Roma (6/8)
Sant' António se levantou (3/8)
San Gonçalo D'Amarante (3/8 e 6/8)
E ó pião (4/4 e 2/4)
O Verde-Gaio é maroto (4/4)
Ai, festas de Campo Maior (3/8)
Vai-te ralando minha carcundinha (6/8)
Eia Avante Portugueses (Hino da Maria da Fonte)
Bum, Bum, Bum lá vem o Zabumba (6/8)
A Quinta do Ramalhão (6/8)
Tristes novas me vieram (4/4 e 3/4)
Lá vem a Nau Catrineta (4/4)
(4/4)
Apêndice C
Resultados obtidos através da
extracção de informação
Neste Apêndice é possível observar sob a forma de grácos e tabelas alguns
dos resultados obtidos com as estatísticas. Nas Figuras C.1, C.2, C.3, C.4 e
C.5 encontram-se os resultados relativos às distribuição das sílabas por tipo
de compasso. Nas Figuras C.6 e C.7 encontram-se os resultados respeitantes
à distribuição de tipo de sílabas pelos níveis de força dos tempo (recorda-se
que o 0 é o mais forte). A Figura C.8 mostra os resultados obtidos para as
resoluções, mais propriamente a distância para a tónica seguinte, ao ocorrer
uma sílaba átona num tempo forte.
Para representar o tempo utilizou-se uma notação onde a unidade diz
respeito à duração de uma semínima, 0.5 à duração de uma colcheia e 0.25 à
duração de uma semicolcheias. Por exemplo, quando tempo = 1, pretende-se
referir a nota que se encontra à distância temporal do início do compasso de
uma semínima, ou quando tempo = 1.75, pretende-se referir a nota que se
encontra a uma distância temporal do início do compasso de uma semínima
e três semi-colcheias (colcheia + semi-colcheia).
Chamamos ligadas às sílabas que se encontram em notas ligadas à no
anterior, independentementemente da sua força.
123
124APÊNDICE C. RESULTADOS OBTIDOS ATRAVÉS DA EXTRACÇÃO DE INFORMA
Tempo Tonicas Atonas Ligadas
0.0
0.25
0.5
0.75
1.0
1.25
1.5
1.75
306
49
5
0
1
0
69
181
10
14
27
0
154
129
0
1
5
0
93
184
0
8
19
0
Figura C.1: Distribuição de sílabas por tempos em compassos 2/4
125
Tempo Tonicas Atonas Ligadas
0.0
0.25
0.5
0.75
1.0
1.25
1.5
1.75
2.0
2.25
2.5
2.75
197
30
12
0
0
0
0
6
0
1
0
0
45
102
6
0
1
0
1
5
0
0
0
0
92
107
0
0
0
0
11
43
0
0
1
0
Figura C.2: Distribuição de sílabas por tempos em compassos 3/4
126APÊNDICE C. RESULTADOS OBTIDOS ATRAVÉS DA EXTRACÇÃO DE INFORMA
Tempo Tonicas Atonas Ligadas
0.0
0.25
0.5
0.75
1.0
1.25
116
47
21
2
4
0
40
94
4
0
0
0
43
92
3
0
0
0
Figura C.3: Distribuição de sílabas por tempos em compassos 3/8
127
Tempo Tonicas Atonas Ligadas
0.0
0.25
0.5
0.75
1.0
1.25
1.5
1.75
2.0
2.25
2.5
2.75
176
52
0
0
0
0
9
47
0
0
0
0
69
93
0
0
0
0
105
77
28
0
0
0
37
72
3
0
1
0
52
154
0
0
2
0
Figura C.4: Distribuição de sílabas por tempos em compassos 6/8
128APÊNDICE C. RESULTADOS OBTIDOS ATRAVÉS DA EXTRACÇÃO DE INFORMA
Tempo Tonicas Atonas Ligadas
0.0
0.25
0.5
0.75
1.0
1.25
1.5
1.75
2.0
2.25
2.5
2.75
3.0
3.25
3.5
3.75
233
58
0
0
0
0
50
51
0
6
3
0
41
54
1
1
0
0
52
84
20
3
5
0
99
124
43
0
2
0
9
9
37
1
4
0
60
120
0
0
2
0
15
85
0
4
11
0
Figura C.5: Distribuição de sílabas por tempos em compassos 4/4
129
Nível Tonicas Atonas Ligadas
0
1
2
3
4+
1028
236
38
578
725
84
444
963
14
150
285
57
15
28
0
Em percentagem:
Nivel Tonicas (%) Atonas (%) Ligadas (%)
0
1
2
3
4
78,96
18,13
2,92
41,67
52,27
6,06
31,25
67,77
0,99
30,49
57,93
11,59
34,88
65,12
0
Figura C.6: Distribuição de sílabas por níveis de força
130APÊNDICE C. RESULTADOS OBTIDOS ATRAVÉS DA EXTRACÇÃO DE INFORMA
Nível Concatenadas_t Concatenadas_a Contraidas_t Contraidas_a Prolongamentos_t Prolongamentos_a
0
13
13
13
7
2
0
1
21
45
23
1
14
0
2
40
55
12
6
14
0
3
8
16
1
4
3
0
4+
2
7
2
2
2
0
Legenda:
*_t - tónicas; *_a - átonas
Figura C.7: Eventos por nível de força
131
Notas de distância Ocorrências
1
2
3
Outro (outro compasso)
146
35
3
52
Figura C.8: Distância à tónica seguinte (resoluções)
132APÊNDICE C. RESULTADOS OBTIDOS ATRAVÉS DA EXTRACÇÃO DE INFORMA
Apêndice D
Poesia utilizada para
complementar a base de dados
•
Bocage:
•
Preâmbulo
Proposição das rimas do poeta
O autor aos seus versos
O poeta asseteado por amor
A Camões, comparando com os dele os seus próprios infortúnios
Retrato próprio
Alberto Caeiro:
É talvez o último dia...
Hoje de manhã saí muito cedo
O amor é uma companhia
Passei toda a noite, sem dormir...
Se, depois de eu morrer...
Falas de civilização... (26/6/95)
Sou um guardador de rebanhos (24/7/95)
Não me importo com as rimas (13/5/96)
Poema do Menino Jesus (2/2/98)
Quem me dera que eu fosse o pó da estrada (21/12/98)
Um renque de árvores lá longe... (12/7/99)
133
134APÊNDICE D. POESIA UTILIZADA PARA COMPLEMENTAR A BASE DE DADOS
•
Álvaro de Campos:
•
Às vezes, em dias de luz perfeita e exacta (19/7/99)
Lisbon revisited (1926)
Poema em linha recta (22/5/95)
Não, não é cansaço... (20/7/95)
Poema (1/4/96)
Tabacaria (4/9/00)
O que há em mim é sobretudo cansaço (15/01/01)
Fernando Pessoa:
Mar Português
D. Sebastião, Rei de Portugal
O Infante
Os Colombos
O Quinto Império
Autopsicograa (19/2/95)
Liberdade (27/11/95)
Isto (11/3/96)
Todas as cousas que há neste mundo (3/6/96)
Quando é que o cativeiro (15/7/96)
Sem remédio (5/8/96)
Não sei o quê desgosta (12/8/96)
Bóiam farrapos de sombra (9/9/96)
Não sei quantas almas tenho (23/9/96)
A miséria do meu ser (7/4/97)
Já não me importo (3/11/97)
Meu coração tardou (4/5/98)
Tenho pena e não respondo (1/6/98)
Quando estou só reconheço (20/7/98)
Sou o fantasma de um rei (9/11/98)
Se penso mais que um momento (16/11/98)
135
•
Mário Cesariny:
•
Nas grandes horas em que a insónia avulta (11/1/99)
Horizonte (15/11/99)
Deus (26/6/00)
Durmo ou não? Passam juntas em minha alma 3/7/00)
Olhando o mar, sonho sem ter de quê (17/7/00)
(dream) (11/9/00)
O Raul Leal era (31/1/95)
Quando em boa estação (31/1/95)
Eu, Sempre... (31/1/95)
Faz-me o favor... (31/1/95)
Onan dos outros!... (31/1/95)
Os sebastiacas trombos não deixaram partir (31/1/95)
Em todas as ruas te encontro (9/10/00)
lembra-te (25/12/00)
poema (08/01/01)
you are welcome to elsinore (26/03/01)
poema (02/04/01)
estação (30/07/01)
de profundis amamus (10/09/01)
radiograma (12/11/01)
visto a esta luz (26/11/01)
ESTADO SEGUNDO, XX (14/01/02)
uma certa quantidade (11/03/02)
homenagem a cesário verde (18/03/02)
passagem dos elefantes (06/05/02)
voz numa pedra (03/06/02)
Cesário Verde:
Eu e ela (13/2/95)
Arrojos (15/5/95)
136APÊNDICE D. POESIA UTILIZADA PARA COMPLEMENTAR A BASE DE DADOS
•
O Sentimento dum Ocidental (28/8/95, 5,11,18/9/95)
Manias! (7/10/96)
Lúbrica (4/1/99)
Contrariedades (25/1/99)
Eu, que sou feio... (07/10/02)
Florbela Espanca:
Canção grata
Ser Poeta
Os versos que te z (13/2/95)
Charneca em or (13/2/95)
Se tu viesses ver-me... (27/2/95)
Amor que morre (13/3/95)
Mais Alto (1/5/95)
Tortura (4/5/95)
Nostalgia(29/5/95)
Inconstância (7/8/95)
Tarde no mar (15/8/95)
Princesa Desalento (19/2/96)
Vaidade (25/3/96)
Tarde de mais... (6/5/96)
Teus olhos (8/7/96)
Sem remédio (29/7/96)
Lágrimas ocultas (26/8/96)
Tarde de mais... (2/9/96)
Minha culpa (16/9/96)
Saudades (10/11/97)
Árvores do Alentejo (16/3/98)
Exaltação (27/4/98)
Fumo (26/10/98)
Volúpia (8/3/99)
137
•
António Gedeão:
•
A vida (27/3/00)
A nossa casa (12/6/00)
Poema do homem-rã
Lágrima de preta
Esta é a Cidade
Pedra losofal (re-edição)
Antero de Quental:
O Palácio da Ventura
No Turbilhão (31/3/95)
Aspiração (10/5/95)
Mors-Amor (13/6/95)
A um poeta (23/10/95)
138APÊNDICE D. POESIA UTILIZADA PARA COMPLEMENTAR A BASE DE DADOS
Apêndice E
Resultados da validação
Aqui encontram-se os resultados da validação do sistema. Recordamos que a
validação foi feita recorrendo ao sistema de extracção de informação. Foram
escolhidas três músicas das analisadas na fase inicial do trabalho, tendo
havido o cuidado de escolher uma para cada um dos três tipos principais de
compassos: divisão binária (a escolha recaiu sobre um 4/4), divisão ternária
(3/4) e divisão composta (a escolha recaiu sobre um 6/8).
músicas escolhidas foram o
E.2) e o
Regadinho
Alecrim
(Figura E.1), o
As respectivas
Vira-te pr'a cá
(Figura
(Figura E.3). Para cada uma das músicas foram geradas
trinta letras por estratégia, tendo no total sido analisados 600 compassos 4/4,
1410 compassos 3/4 e 480 compassos 6/8 por estratégia.
E.1 Parâmetros utilizados na geração das letras
Os parâmetros utilizados na geração através de cada estratégia encontram-se
descritos de seguida:
•
Parâmetros comuns às letras geradas com as quatro estratégias:
Melodia:
Regadinho
Alecrim
(Figura E.1),
Vira-te pr'a cá
(Figura E.2) e
(Figura E.3.
Fronteira forte/fraco: Todos os tempos cuja força é menos de
metade da força mínima considerada. Nos compassos 3/4 e 6/8
só o nível 0 é considerado forte. Nos compassos 4/4 tanto o nível
0 como o 1 são considerados fortes.
Tipo da base de dados: A nossa base de dados (ver na Secção
3.7.2).
139
140
APÊNDICE E.
RESULTADOS DA VALIDAÇÃO
Figura E.1: Partitura da música Alecrim (4/4)
Figura E.2: Partitura da música Vira-te p'ra cá (3/4)
E.1.
PARÂMETROS UTILIZADOS NA GERAÇÃO DAS LETRAS
141
Figura E.3: Partitura da música Regadinho (6/8)
•
Parâmetros comuns às letras geradas com as estratégias 1 (Figura F.2),
2 (Figura F.3) e 3 (Figura F.4):
Probabilidade de rima: 100%.
Probabilidade de reutilização de palavras: 50%.
Divisão da música em partes: Só dada para a melodia Alecrim,
no entanto é praticamente irrelevante para a métrica.
•
Parâmetros especícos da letra gerada com a estratégia 2:
Probabilidade de seleccionar uma conjunção: 80%.
•
Parâmetros especícos da letra gerada com a estratégia 3:
Partes musicas por frase: 2.
Temas: Não foram dados temas.
Melhores coecientes de rima: 3.
Máximo de passagens: 1.
•
Parâmetros especícos da letra gerada com a estratégia 4 (Figura F.5):
Pontuação aceitável: 5.
Número de gerações para cada frase: 200.
Penalizações: tamanho a mais
em tempo forte
=
3; corte por pausa
= 5; tamanho a menos = 3; átona
= 0; falta de rima =
5; tónica em tempo fraco
=
4;
142
APÊNDICE E.
RESULTADOS DA VALIDAÇÃO
E.2 Resultados
Nesta secção apresentam-se os resultados da validação das várias estratégias:
•
Estratégia 1: Figuras E.4, E.5, E.6 e E.7.
•
Estratégia 2: Figuras E.9, E.11, E.10 e E.7.
•
Estratégia 3: Figuras E.14, E.16, E.15 e E.7.
•
Estratégia 4: Figuras E.19, E.21, E.20 e E.7.
E.2.
143
RESULTADOS
Tempo Tónicas Átonas
0.0
345
135
0.25
0
0
0.5
28
152
0.75
0
0
1.0
18
402
1.25
0
0
1.5
0
360
1.75
0
0
2.0
357
63
2.25
0
0
2.5
0
60
2.75
0
0
3.0
63
417
3.25
0
0
3.5
0
60
3.75
0
0
Figura E.4: Distribuição das sílabas por tempo em compassos 4/4, com letras
geradas através da estratégia 1
144
APÊNDICE E.
RESULTADOS DA VALIDAÇÃO
Tempo Tónicas Átonas
0.0
982
423
0.25
0
0
0.5
0
0
0.75
0
0
1.0
177
783
1.25
0
0
1.5
0
0
1.75
0
0
2.0
37
1103
2.25
0
0
2.5
0
0
2.75
0
0
Figura E.5: Distribuição das sílabas por tempo em compassos 3/4, com letras
geradas através da estratégia 1
E.2.
145
RESULTADOS
Tempo Tónicas Átonas
0.0
384
96
0.25
0
0
0.5
4
116
0.75
0
0
1.0
35
325
1.25
0
0
1.5
106
374
1.75
0
0
2.0
0
120
2.25
0
0
2.5
2
358
2.75
0
0
Figura E.6: Distribuição das sílabas por tempo em compassos 6/8, com letras
geradas através da estratégia 1
146
APÊNDICE E.
RESULTADOS DA VALIDAÇÃO
Nível Tónicas Átonas
0
1711
654
1
677
2323
2
122
1738
3
28
632
4+
0
0
Figura E.7: Distribuição das sílabas por nível de força, com letras geradas
através da estratégia 1
E.2.
RESULTADOS
Notas de distância Ocorrências
1
292
2
5
3
16
4
33
Outro compasso
307
Figura E.8: Resoluções nas letras geradas através da estratégia 1
147
148
APÊNDICE E.
RESULTADOS DA VALIDAÇÃO
Tempo Tónicas Átonas
0.0
428
52
0.25
0
0
0.5
0
180
0.75
0
0
1.0
0
420
1.25
0
0
1.5
0
360
1.75
0
0
2.0
420
0
2.25
0
0
2.5
0
60
2.75
0
0
3.0
5
475
3.25
0
0
3.5
0
60
3.75
0
0
Figura E.9: Distribuição das sílabas por tempo em compassos 4/4, com letras
geradas através da estratégia 2
E.2.
RESULTADOS
149
Tempo Tónicas Átonas
0.0
427
53
0.25
0
0
0.5
1
119
0.75
0
0
1.0
1
359
1.25
0
0
1.5
87
393
1.75
0
0
2.0
2
118
2.25
0
0
2.5
7
353
2.75
0
0
Figura E.10:
Distribuição das sílabas por tempo em compassos 6/8, com
letras geradas através da estratégia 2
150
APÊNDICE E.
RESULTADOS DA VALIDAÇÃO
Tempo Tónicas Átonas
0.0
1252
158
0.25
0
0
0.5
0
0
0.75
0
0
1.0
2
958
1.25
0
0
1.5
0
0
1.75
0
0
2.0
5
1135
2.25
0
0
2.5
0
0
2.75
0
0
Figura E.11:
Distribuição das sílabas por tempo em compassos 3/4, com
letras geradas através da estratégia 2
E.2.
RESULTADOS
151
Nível Tónicas Átonas
0
2107
263
1
514
2486
2
16
1844
3
0
660
4+
0
0
Figura E.12: Distribuição das sílabas por nível de força, com letras geradas
através da estratégia 2
152
APÊNDICE E.
RESULTADOS DA VALIDAÇÃO
Notas de distância Ocorrências
1
3
2
0
3
16
4
8
Outro compasso
236
Figura E.13: Resoluções nas letras geradas através da estratégia 2
E.2.
153
RESULTADOS
Tempo Tónicas Átonas
0.0
429
51
0.25
0
0
0.5
6
174
0.75
0
0
1.0
41
379
1.25
0
0
1.5
4
356
1.75
0
0
2.0
416
4
2.25
0
0
2.5
2
58
2.75
0
0
3.0
6
474
3.25
0
0
3.5
0
60
3.75
0
0
Figura E.14:
Distribuição das sílabas por tempo em compassos 4/4, com
letras geradas através da estratégia 3
154
APÊNDICE E.
RESULTADOS DA VALIDAÇÃO
Tempo Tónicas Átonas
0.0
423
57
0.25
0
0
0.5
0
120
0.75
0
0
1.0
7
353
1.25
0
0
1.5
128
352
1.75
0
0
2.0
0
148
2.25
0
0
2.5
17
315
2.75
0
0
Figura E.15:
Distribuição das sílabas por tempo em compassos 6/8, com
letras geradas através da estratégia 3
E.2.
RESULTADOS
155
Tempo Tónicas Átonas
0.0
1219
191
0.25
0
0
0.5
0
0
0.75
0
0
1.0
5
955
1.25
0
0
1.5
0
0
1.75
0
0
2.0
14
1126
2.25
0
0
2.5
0
0
2.75
0
0
Figura E.16:
Distribuição das sílabas por tempo em compassos 3/4, com
letras geradas através da estratégia 3
156
APÊNDICE E.
RESULTADOS DA VALIDAÇÃO
Nível Tónicas Átonas
0
2071
299
1
563
2437
2
71
1789
3
12
648
4+
0
0
Figura E.17: Distribuição das sílabas por nível de força, com letras geradas
através da estratégia 3
E.2.
RESULTADOS
Notas de distância Ocorrências
1
18
2
1
3
11
4
13
Outro compasso
256
Figura E.18: Resoluções nas letras geradas através da estratégia 3
157
158
APÊNDICE E.
RESULTADOS DA VALIDAÇÃO
Tempo Tónicas Átonas
0.0
242
238
0.25
0
0
0.5
75
105
0.75
0
0
1.0
196
224
1.25
0
0
1.5
104
256
1.75
0
0
2.0
175
245
2.25
0
0
2.5
52
8
2.75
0
0
3.0
217
263
3.25
0
0
3.5
25
35
3.75
0
0
Figura E.19:
Distribuição das sílabas por tempo em compassos 4/4, com
letras geradas através da estratégia 4
E.2.
RESULTADOS
159
Tempo Tónicas Átonas
0.0
164
316
0.25
0
0
0.5
47
73
0.75
0
0
1.0
131
229
1.25
0
0
1.5
134
241
1.75
0
0
2.0
42
78
2.25
0
0
2.5
131
229
2.75
0
0
Figura E.20:
Distribuição das sílabas por tempo em compassos 6/8, com
letras geradas através da estratégia 4
160
APÊNDICE E.
RESULTADOS DA VALIDAÇÃO
Tempo Tónicas Átonas
0.0
518
874
0.25
0
0
0.5
0
0
0.75
0
0
1.0
349
611
1.25
0
0
1.5
0
0
1.75
0
0
2.0
392
748
2.25
0
0
2.5
0
0
2.75
0
0
Figura E.21:
Distribuição das sílabas por tempo em compassos 3/4, com
letras geradas através da estratégia 4
E.2.
161
RESULTADOS
Nível Tónicas Átonas
0
924
1428
1
1050
1845
2
764
1096
3
256
404
4+
0
0
Figura E.22: Distribuição das sílabas por nível de força, com letras geradas
através da estratégia 4
162
APÊNDICE E.
RESULTADOS DA VALIDAÇÃO
Notas de distância Ocorrências
1
530
2
262
3
46
4
17
5
6
Outro compasso
566
Figura E.23: Resoluções nas letras geradas através da estratégia 4
Apêndice F
Avaliação
F.1 Inquérito
O inquérito de avaliação que os avaliadores foram convidados a responder
podia ser acedido através de um browser era idêntico ao da Figura F.1. Era
constituído por quatro secções com as letras a avaliar e por uma secção onde
era pedida a idade do avaliador e onde se podiam submeter as respostas.
Cada letra foi gerada através de uma estratégia diferente e apresentavase sobre a forma de partitura, texto e interpretação com voz e guitarra.
As perguntas a responder para cada letra eram sempre as mesmas (Figura
F.1). Os avaliadores não foram informados de qualquer diferença existente
no processo da geração.
F.2 Letras utilizadas
Este Apêndice contém as quatro letras utilizadas para realizar a avaiação do
sistema. Todas foram geradas para a música infantil
Papagaio Louro,
cada
uma através de uma estratégia diferente.
Os
parâmetros
utilizados
na
geração
através
de
cada
estratégia
encontram-se descritos de seguida:
•
Parâmetros comuns às letras geradas com as quatro estratégias:
163
164
APÊNDICE F.
Figura F.1: Inquérito de avaliação
AVALIAÇÃO
F.2.
165
LETRAS UTILIZADAS
Melodia
Fronteira forte/fraco
Papagaio Louro
2 (todos os tempos cuja força é
menos de metade da força mínima
considerada. Tendo em conta que é
um compasso 2/4, os tempos considerados fortes são só aqueles que
Divisão da música em partes
Partes musicais por frase
Tipo da base de dados
estão no nível de força 0)
[12;12;12;12], ou seja, quatro partes
com o tamanho de 12 notas.
2
A nossa
base de dados (ver na
Secção 3.7.2)
•
Parâmetros comuns às letras geradas com as estratégias 1, 2 e 3 (Figura
F.2), 2 (Figura F.3) e 3 (Figura F.4):
Probabilidade de rima
Probabilidade de reutilização de palavras
•
100%
50%
Parâmetros especícos da letra gerada com a estratégia 2:
Probabilidade de seleccionar uma conjunção
•
Parâmetros especícos da letra gerada com a estratégia 3:
Partes musicas por frase
Temas
Melhores coecientes de rima
Máximo de passagens
•
80%
2
[saudade, chorar, partir, deixar]
3
3
Parâmetros especícos da letra gerada com a estratégia 4 (Figura F.5):
Número de gerações para cada frase
Pontuação aceitável
Penalizações
200
5
tamanho a mais=5; tamanho
a menos=3; átona em tempo
forte=5;
tónica
fraco=0;
falta
em
de
tempo
rima=3;
corte por pausa=4;
As letras geradas encontram-se nas Figuras F.2, F.3, F.4 e F.5, pela
mesma ordem que se apresentavam no inquérito. Nas estratégias em que existe uma noção de categoria gramatical e de frase também é possível vericar
a classe gramatical e o nal de cada frase gerada, assinalado através de um
ponto. Na estratégia 2, alguns pontos encontram-se entre parêntesis, porque,
apesar de se tratar do m de produções não se trata do m de uma frase,
mas sim de frases ligadas por uma conjunção.
166
APÊNDICE F.
Método regresso
método regresso
ame assassina
método impresso
vimos cientistas
membro considera
calmas franciscanas
método venera
Figura F.2: Avaliação da estratégia 1
Umas embaixadas
art nc
ópticas banir
adj v
melhor as cortesias adv art nc(.)
pois teorizaram
con(.) v.
eu aproveitando
ppes v
porco um jejum
adj art nc
fundado sustentou
adj v
aquém as guloseimas adv art nc.
Figura F.3: Avaliação da estratégia 2
AVALIAÇÃO
F.2.
167
LETRAS UTILIZADAS
Onze dominadas
card adj
saudades finais
nc v
dezoito informáticas card adj
originais nós
nc. ppes.
estas favoritas
pdem nc
deixamos aquelas
v pdem
saudades aquelas
nc. pdem
saudades serão tais nc v pdem.
1
1
Os numerais cardinais foram
considerados artigos, dados
terem a mesma função.
Figura F.4: Avaliação da estratégia 3
Mantêm cem fãs
v art nc
perante sete caças
prep art nc.
vós casais pra vós
ppes v prep ppes.
os causaram extrair
ppes v v.
retinham por nós
v prep ppes
sobre nós eu alcance prep ppes. ppes v.
eu lance um queijo
ppes v. art nc
julga um romance
v art nc.
Figura F.5: Avaliação da estratégia 4
168
APÊNDICE F.
AVALIAÇÃO
Média 1 Desvio 1 Média 2 Desvio 2 Média 3 Desvio 3 Média 4 Desvio 4
3.3382
0.8155
2.1552
1.2149
2.2500
1.0897
2.3696
1.0705
Figura F.6: Médias e desvios padrão das classicações do ritmo nas várias
estratégias
F.3 Resultados
Os inquéritos encontraram-se online durante 2 semanas e foram respondidos por 70 pessoas anónimas e com idades entre os 12 e os 49 anos. A sua
estrutura era igual à Figura F.1 e nenhuma das questões era de resposta obrigatória, o que levou a que alguns não tivessem sido completamente preenchidos.
Foram recolhidas as idades das pessoas que responderam ao inquérito e o
tempo que demoraram a responder:
Média das idades
Desvio padrão das idades
Média dos tempos
Desvio padrão dos tempos
F.3.1
22.7143
5.4750
15.3478
5.7580
Articulação com o ritmo
Avaliação da articulação da letra com o ritmo (Figura F.6) e identicação
das frases das letras (Figuras F.7, F.8, F.9 e F.10). A divisão da letra em
frases encontra-se representada por uma lista de números correspondente à
posição (de 1 até ao tamanho da palavra) da última palavra de cada frase.
A divisão feita trata-se simplesmente do nal dos templates gerados, que
são a noção de frase que o programa tem.
Como já dito anteriormente,
na letra gerada pela estratégia 2 a divisão feita pelo programa junta duas
frases através de uma conjunção e é por isso que dois número aparecem entre
parêntesis, signicando que, apesar do programa ter gerado a sequência a
partir de três templates, elss na realidade só dizem respeito a uma frase.
Há a dizer que ninguém acertou completamente a divisão de qualquer
letra.
F.3.2
Rimas
Resultados da avaliação das rimas (Figuras F.11, F.12, F.13, F.14, F.15).
F.3.
169
RESULTADOS
Divisão pelo programa
Divisão
No. de escolhas
Inexistente
[8,16]
12
[2,4,6,8,10,12,14,16]
10
[4,8,12,16]
7
[4,8,16]
3
Divisões diferentes escolhidas
37
Figura F.7: Identicação de frases na letra gerada pela estratégia 1, com três
escolhas ou mais
Divisão pelo programa
Divisão
No. de escolhas
[(7, 8,) 9, 12, 18]
[9,18]
13
[9,14,18]
3
[3,9,12,18]
3
[4,9,14,18]
3
Divisões diferentes escolhidas
48
Figura F.8: Identicação de frases na letra gerada pela estratégia 2, com três
escolhas ou mais
Divisão pelo programa
Divisão
No. de escolhas
[7,17]
5
[4,7,13,17]
3
Divisões diferentes escolhidas
58
[7,8,13,17]
Figura F.9: Identicação de frases na letra gerada pela estratégia 3, com três
escolhas ou mais
Divisão pelo programa
Divisão
[6,10,13,18,20,22,27]
No. de escolhas
[6,13,20,27]
8
[13,27]
6
Divisões diferentes escolhidas
47
Figura F.10: Identicação de frases na letra gerada pela estratégia 4, com
três escolhas ou mais
170
APÊNDICE F.
AVALIAÇÃO
Média 1 Desvio 1 Média 2 Desvio 2 Média 3 Desvio 3 Média 4 Desvio 4
2.5588
0.8468
0.5938
0.8965
1.8209
1.1451
1.7368
1.0846
Figura F.11: Médias e desvios padrão das classicações das rimas nas várias
estratégias
Palavra 1
Palavra 2
No. de escolhas
regresso
considera
cientistas
calmas
impresso
venera
franciscanas
franciscanas
34
24
1
1
Figura F.12: Melhores rimas na letra gerada com a estratégia 1
Palavra 1
Palavra 2
No. de escolhas
um
banir
embaixadas
jejum
porco
cortesias
2
1
1
Figura F.13: Melhores rimas na letra gerada com a estratégia 2
Palavra 1
Palavra 2
No. de escolhas
nais
nais
originais
informáticas
favoritas
dominadas
informáticas
saudades
originais
tais
tais
favoritas
tais
onze
originais
nais
38
6
3
1
1
1
1
1
Figura F.14: Melhores rimas na letra gerada com a estratégia 3
F.3.
171
RESULTADOS
Palavra 1
Palavra 2
No. de escolhas
alcance
lance
alcance
nós
alcance, lance
nós
romance
mantêm
fãs
romance
romance
lance
vós
romance
nós
alcance
cem
julga
35
8
3
2
2
1
1
1
1
Figura F.15: Melhores rimas na letra gerada com a estratégia 4
Média 1 Desvio 1 Média 2 Desvio 2 Média 3 Desvio 3 Média 4 Desvio 4
2.6522
0.8652
1.8788
1.0374
2.1642
0.9864
2.2295
0.9125
Figura F.16: Médias e desvios padrão das classicações da sonoridade nas
várias estratégias
F.3.3
Sonoridade
Resultados da avaliação da sonoridade (Figuras F.16, F.17, F.18, F.19, F.20).
Na avaliação da estratégia 3 as palavras nós e tais aparecem como
tendo a pior sonoridade.
É provável que as pessoas não se estivessem a
referir de facto à sonoridade das palavras, mas à forma como elas aparecem
na letra. Estas palavras aparecem algo soltas porque coincidem com o m
de frases que foram forçadas a terminar de repente para que coincidissem
com o m de frases musicais.
F.3.4
Semântica
Resultados relativos à avaliação semântica (Figuras F.21, F.22, F.23, F.24,
F.25, F.26, F.27, F.28).
•
Apesar de nenhuma das estratégias se preocupar com a semântica,
muita gente foi capaz de atribuir títulos às letras, contendo os mesmos palavras retiradas ou da mesma família das da letra relacionadas
entre elas. Foram também atribuídos títulos com palavras relacionadas
com algumas palavras na letra.
•
Na estratégia 3, 43 títulos atribuidos contém as palavras saudade ou
172
APÊNDICE F.
Melhor sonoridade
Palavra
No. de escolhas
regresso
24
método
23
franciscanas
16
impresso
15
venera
13
assassina
13
cientistas
10
considera
6
calmas
5
vimos
3
membro
2
laranjas
1
ame
1
vamos
1
AVALIAÇÃO
Pior sonoridade
Palavra
No. de escolhas
ame
26
franciscanas
19
método
14
cientistas
14
venera
12
assassina
11
membro
6
considera
5
vimos
4
regresso
4
calmas
4
impresso
3
vemos
1
pizza
1
lasanha
1
Figura F.17: Sonoridade das palavras na letra geradas com a estratégia 1
Melhor sonoridade
Pior sonoridade
Palavra
No. de escolhas
Palavra
No. de escolhas
embaixadas
27
teorizaram
24
guloseimas
21
jejum
16
cortesias
17
banir
12
aproveitando
9
aquém
11
ópticas
8
ópticas
13
jejum
7
porco
9
teorizaram
7
guloseimas
8
aquém
6
embaixadas
7
umas
5
fundado
6
sustentou
4
sustentou
6
melhor
3
aproveitando
4
porco
3
melhor
4
fundado
3
cortesias
3
banir
2
pois
1
eu
2
eu
1
pois
1
um
1
Figura F.18: Sonoridade das palavras na letra geradas com a estratégia 2
F.3.
173
RESULTADOS
Melhor sonoridade
Palavras
No. de escolhas
saudades
33
originais
27
dominadas
16
nais
16
favoritas
10
aquelas
8
informáticas
5
deixamos
5
dezoito
3
tais
3
serão
3
onze
1
Pior sonoridade
Palavras
No. de escolhas
nós
24
tais
22
informáticas
21
dezoito
21
serão
8
onze
6
dominadas
5
aquelas
4
saudades
4
deixamos
3
favoritas
2
originais
2
nais
2
vós
1
estas
1
Figura F.19: Sonoridade das palavras na letra geradas com a estratégia 3
saudades que era uma das palavras na lista de temas, introduzida
como parâmetro de geração.
174
APÊNDICE F.
Melhor sonoridade
Pior sonoridade
Palavras No. de escolhas
romance
37
alcance
18
caças
17
lance
8
fãs
7
mantêm
6
casais
6
perante
5
queijo
5
retinham
4
cem
3
sete
2
extrair
2
julga
2
pra
1
sobre
1
eu
1
vós
1
perante
1
nós
1
lance
1
AVALIAÇÃO
Palavras No. de escolhas
extrair
44
mantêm
14
retinham
13
queijo
11
causaram
7
fãs
8
caças
6
lance
5
julga
3
vós
3
casais
3
perante
2
cem
1
alcance
1
os
1
por
1
pra
1
sete
1
Figura F.20: Sonoridade das palavras na letra geradas com a estratégia 4
Média 1 Desvio 1 Média 2 Desvio 2 Média 3 Desvio 3 Média 4 Desvio 4
0.5714
0.8031
0.6000
0.8848
1.6618
1.0794
1.1538
1.1927
Figura F.21: Médias e desvios padrão das classicações da clareza do sentido
nas várias estratégias
F.3.
175
RESULTADOS
Título
método regresso
método
calmas franciscanas
metodologias
o método
cientistas franciscanas
método regresso método venera
o método e a alma
cenas
regresso ao método
assassina franciscana
metodo hardcore
método em evolução
o regresso do assassino francisco
discurso sem método
método non_sense
doido
louro
o senhor método
conceitos soltos
besugo in the house
método impresso
o método das franciscanas
qual o método
coldplay the scientist
regresso
o método regresso
aleatória
modus operandi
métodos
veneração do método
franciscana assassina
paula bobone
método cientíco
demência
método o quê?
o assassino das franciscanas
espasmo musical
já não sou um miúdo
Não atribuiram titulo
No. de escolhas
15
12
2
2
2
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
2
Figura F.22: Títulos atribuídos à letra gerada com a estratégia 1
176
APÊNDICE F.
Título
guloseimas
embaixadas ópticas
jejum fundado
embaixadas
confusão
a teoria do farnel
política externa alimentar
umas embaixadas
aproveitando um porco
que cena esquisita...
porco
um jejum
festim nu
fome
diarreia mental
o desenjaur
porcos capitalistas
guloseimas sustentadoras
ilógica
o porco diabético na embaixada
memórias de rams
jejum fundado
reinados
o porco e as guloseimas
desorganização
porco fundado
aproveitando...
a gulodice
jejum das cortesias
palestina
umaxada
a greve de fome na embaixada dos porcos triunfantes
fome e fartura
jejum com goluseimas e porco
doce judeu
porco um jejum
AVALIAÇÃO
No. de escolhas
3
3
2
2
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Figura F.23: Títulos atribuídos à letra gerada com a estratégia 2
F.3.
177
RESULTADOS
Título
No. de escolhas
cortesia
porcos gulosos
doces
cortesias teorizaram
candy and porc
sinestesia
teorias da guloseima
devaneio sem sentido
as guloseimas das cortesias
porco jejum
banir
as embaixadas das guloseimas
jejum
coiso
aquém as guloseimas
os porcos das embaixadas
nonsense
um corte no tempo das heresias
aleatória (parte 2)
embaixador javardo
verborreia
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Não atribuiram titulo
6
Figura F.24: Títulos atribuídos à letra gerada com a estratégia 2 (continuação)
178
APÊNDICE F.
Título
saudades
saudade
saudades informáticas
saudade informática
a saudade da universidade
dezoito informáticas (in your dreams)
o nal de curso
as saudades
o adeus informático
informáticas dominadoras
saudades pos_modernas
sem nome
depois de 5 anos a estudares é este o resultado
as informáticas
onze saudades tais
dezoito informáticas
informáticas dominadas
18 tecnicas informáticas originais
informáticas saudosistas
as saudades informáticas
informaticas
saudades nais
aquelas saudades...
saudade aquela
o dominado
nal de curso
informáticas favoritas
fado dominatrix
dezoito
deixamos saudades
a informática
onze dominadas saudades
saudosismos
dezoito informáticas, onze dominadas
AVALIAÇÃO
No. de Ecolhas
20
4
3
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Figura F.25: Títulos atribuídos à letra gerada com a estratégia 3
F.3.
179
RESULTADOS
Título
No. de Ecolhas
saudades innitas
as saudades das informáticas lésbicas de minsk
m de curso
originais
saudades das informáticas
adeus que me pirei
saudades aquelas
eu aproveitei
saudosa informática
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Não atribuiram titulo
2
Figura F.26: Títulos atribuídos à letra gerada com a estratégia 3 (continuação)
180
APÊNDICE F.
Titulo
romance
fãs
lance um queijo
queijo romance
rotina de caça
fama
devaneios ii
o romance e o casamento
fas de queijo
caçador de queijos
os casais
um beijo por um queijo
romances...
nalmente o m
julgar um queijo por romance
caça de estrelas
vós e nós
fãs apaixonadas
poesia também é rítmica.
sete caças
cem fãs
os amores da aldeia
o queijo e os sete caças
amor
queijo romantico
última demonstração vocal
queijo
queijo voador
eles
romance do queijo
o julgamento do romance iii
as fãs
AVALIAÇÃO
No. de escolhas
4
2
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Figura F.27: Títulos atribuídos à letra gerada com a estratégia 4
F.3.
181
RESULTADOS
Titulo
No. de escolhas
...
o caçador
a banda francesa
cem fãs perante sete caças
confuso
idolo
amantes
romance de queijo
lancei um queijo
100 fãs são 50 casais
alcance, lance, romance
lançamento do queijo
não consegui atribuir nenhum
fome
queijo fresco
casar para quem
o queijo do romance
lance
romantismo
fãs do romance
à caça das fãs
delirium
amor perfeito
um eu
alcance romance
casamento sangrento
acções
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Não atribuiram titulo
6
Figura F.28: Títulos atribuídos à letra gerada com a estratégia 4 (continuação)
182
APÊNDICE F.
AVALIAÇÃO
Média 1 Desvio 1 Média 2 Desvio 2 Média 3 Desvio 3 Média 4 Desvio 4
1.5143
1.0789
Figura F.29:
1.0571
1.1574
1.8571
1.0729
1.6471
1.0678
Médias e desvios padrão das classicações da qualidade nas
várias estratégias
Média 1 Desvio 1 Média 2 Desvio 2 Média 3 Desvio 3 Média 4 Desvio 4
2.3571
1.2193
1.8429
1.3378
2.1143
1.1777
2.2941
1.3619
Figura F.30: Médias e desvios padrão das classicações da capacidade de
proporcionar entretenimento nas várias estratégias
F.3.5
Qualidade
Resultados relativos à avaliação de qualidade (Figuras F.29 e F.30).
•
Efectivamente pode vericar-se que a qualidade das letras não será a
melhor.
Ainda assim as letras geradas através das estratégias 3 e 4
chegarem quase a metade da escala (2 pontos).
•
Já no que diz respeito a provocar risos e proporcionar o entretenimento
as classicações foram melhores, com a excepção da letra gerada através
da estratégia 3.
Apêndice G
Mais exemplos de letras geradas
Neste apêndice encontram-se mais alguns exemplos de letras geradas pelo
Tra-la-Lyrics, acompanhadas dos parâmetros de geração mais relevantes.
183
184
APÊNDICE G.
MAIS EXEMPLOS DE LETRAS GERADAS
Parâmetros de geração:
Melodia
Infantil - Papagaio Louro
Estratégia
1
Probabilidade de reutilização de palavras
20%
Divisão da música em partes
[12;12;12;12]
Ditos pessimistas ditos tabagistas
ditos pessimistas ditos pessimistas
cumprem conquistados fins culpabiliza
fins concederia cumprem utiliza
Figura G.1:
Papagaio-Louro
ou
Anti-tabaco.
Parâmetros de geração:
Melodia
Infantil - Papagaio Louro
Estratégia
1
Probabilidade de reutilização de palavras
80%
Divisão da música em partes
[12;12;12;12]
tomem pimenteiras tempos pimenteiras flechas irrompeu cafés gasolineiras
cafés instrumentos cafés pimenteiras cafés comprador comprador prateleiras
Figura G.2:
Papagaio-Louro
ou
Cafés pimenteiras.
185
Parâmetros de geração:
Melodia
Estratégia
Probabilidade de reutilização de palavras
Divisão da música em partes
Probabilidade de seleccionar uma conjunção
Infantil - O Barquinho
2
20%
[10;10;10;10;13]
80%
Eram um camponês de aterros um amigo fiel alterar
uma táctil sem mar se vivia uma loira perante olhar
que uma paragem lógica quer despachem as extra após perfeição
Figura G.3:
O Barquinho ...sem mar
186
APÊNDICE G.
MAIS EXEMPLOS DE LETRAS GERADAS
Parâmetros de geração:
Melodia
José Afonso - A Formiga no Carreiro
Estratégia
3
Probabilidade de reutilização
50%
de palavras
Divisão da música em partes
[8;8;10;9;9;9;9;7;10;8]
Partes musicais por frase
2
Temas
[rumo;cair;mudar;sentido;contrário]
Cai um batalhão documental as injustiças sucedidas
sob as contrárias hostis necessitarão mudar
um rumo ambiente as contrárias aquela as
contrárias terão as contrárias surgirão ah os
estaleiros fornecerão as portuguesas ficarão
Figura G.4:
A Formiga no Carreiro
ou
As portuguesas carão.
187
Parâmetros de geração:
Melodia
Infantil - O Barquinho
Estratégia
3
Probabilidade de reutilização de palavras
30%
Divisão da música em partes
[10;10;10;10;23]
Partes musicais por frase
2
Temas
[sentir;amor;amar;rosa]
Uma rosa sentiu a secção sentiu ali um amado carvão
ame esses amores sedados sentem sentindo o alemão
alerta amor amante bastante sinta jamais sentirá tal betão
Figura G.5:
O Barquinho
ou
A rosa e o alemão
188
APÊNDICE G.
MAIS EXEMPLOS DE LETRAS GERADAS
Parâmetros de geração:
Melodia
Estratégia
Probabilidade de reutilização
de palavras
Divisão da música em partes
Partes musicais por frase
Temas
The Animals - House of the Rising Sun
3
50%
[14;15;18;13]
2
[saudade;viajar;chorar;deixar;fugir]
Um sol fugiu aqueles reis deixam
estes filões deixarão milhão
saudades lançar milhões leis para validar
Figura G.6:
House of the Rising Sun
ou
Leis para validar
189
Melodia
Parâmetros de geração:
Cantiga de bebedores - Ora venha
Estratégia
Probabilidade de reutilização
de palavras
Divisão da música em partes
Partes musicais por frase
Temas
vinha para os nossos copos
3
20%
[12;11;11;15]
1
[comer;beber;dormir]
Um comer estabilizará sim a
comida reinvenção par ilumina uns comunicados
convencionou me um anfitrião vai
Figura G.7:
Ora venha vinho para os nossos copos
ou
Comida, invenção par
190
APÊNDICE G.
MAIS EXEMPLOS DE LETRAS GERADAS
Parâmetros de geração:
Melodia
Andrew Lloyd Webber - The
Estratégia
Probabilidade de reutilização
de palavras
Divisão da música em partes
Partes musicais por frase
Phantom of the Opera
3
50%
[12;12;12;12;5]
2
A posta rança uma russa sois
a uma dose montam em a flor
se montam elas mil moradas sois
milhares decisões a certidão
quarenta naus
Figura G.8:
Phantom of the Opera
ou
Quarenta Naus
191
Parâmetros de geração:
Melodia
Bob Marley - No Woman No Cry
Estratégia
3
Probabilidade de reutilização
20%
de palavras
Divisão da música em partes
[9;8;8;10;5;16;15;29;22;16;13;8;8;13;8;5]
Partes musicais por frase
1
Temas
[chorar;mulher;relembrar;dizer]
choraram de rir as mulheres dão
diziam a ver diz chorar por lhes são crer
vós choreis disse contra crer mas diz de tal mulher tais assinados
põem mil estaleiros vão dizer tal mulher líder tiver porão
por um dizer dizem tais mulheres mais então algo
choram cinquenta moças de relembrar os diziam nós a mulher
dissesse uns fins milhares anos
ditos choravam relembrando senão diz bem se tal rei
Figura G.9:
No Woman No Cry
ou
Choram de rir
192
APÊNDICE G.
MAIS EXEMPLOS DE LETRAS GERADAS
Parâmetros de geração:
Melodia
Pearl Jam - Last Kiss
Estratégia
4
Divisão da música em partes
[17;13;14;19]
Número de gerações para cada frase 300
Pontuação aceitável
5
Penalizações
tamanho a mais=5; tamanho
a menos=3; átona em tempo
forte=5;
tónica
fraco=0;
falta
em
de
tempo
rima=3;
corte por pausa=4;
Valem ligar pra ostentar pregar
seis vias quiseram um solar
ouve este bordel por este ventre tal posto meu entre te
alimentares
Figura G.10:
Last Kiss
ou
Ostentação